开源AI编程工具这么多，到底该选哪个来辅助日常开发？

16G的MacBook跑本地模型确实挺吃力的，我之前试过Ollama加Continue的组合，7B左右的模型勉强能用但补全延迟有点明显。后来干脆用Aider接DeepSeek的API，便宜量大，代码基本都在本地改，只有请求的时候才出去，心理上能接受一些。你要真想纯本地，可能得考虑量化版的小模型，牺牲点质量换流畅度。

16G的MacBook跑本地模型有点吃力，我最后用的Continue配Ollama小模型，凑合够用。

16G的MacBook本地跑模型有点吃力，建议Aider配个云端API省心，平时补全用Continue就够了。

16G的MacBook跑本地模型确实有点吃力，我之前试过Ollama配Continue，7B左右的模型勉强能用但补全延迟挺明显的。后来干脆用Aider接DeepSeek的API，便宜而且上下文处理比Continue靠谱多了，配置也就改个yml的事。你要是坚持本地的话可以试试Qwen2.5-Coder的量化版，但得做好心理准备，体验跟云端还是有差距。

16G的MacBook跑本地模型确实吃力，我最后就留了Aider配DeepSeek的API，便宜又够用，本地那点算力真不够折腾。

学到了，感谢分享！

我16G的M1 Air上跑Tabby确实有点吃力，后来换成了Continue配Ollama跑qwen2.5-coder 7b，日常补全够用了，内存占用也还能接受。Aider我留着专门做重构，命令行里改多文件挺顺手的，就是每次得手动确认有点烦。你不想传云端的话，本地模型7b这个量级基本是16G内存的甜点区，再大就卡了。

16G内存跑本地模型确实吃紧，我后来直接Continue配DeepSeek API，便宜省事，敏感代码再切本地。