Kodify

Развилка держится на одном вопросе: вы выбираете инструмент для компании или для себя.

Кому подходит. Команде, чей код нельзя отправлять на чужие серверы: банк, госсектор, корпоративная разработка. Kodify 2 разворачивается в собственном контуре, плагины встают в привычные VS Code и JetBrains, помощник дополняет код, пишет тесты и документацию, а договор и оплата — в рублях с российским юрлицом.

Кому не подходит. Одиночному разработчику: лицензии продаются компаниям, а витринная цена — «от 20 000 ₽ на пользователя» и разговор с отделом продаж. Для личной пробы остаётся открытая Kodify Nano, но это модель на 1,5 млрд параметров — подсказок уровня больших облачных помощников от неё ждать не стоит.

Подходит? Навыки — в секции 2, цены и путь к покупке — в секции 5. А если по описанию словами ещё ничего не собирали — начните с азов:

Что такое вайбкодингСтарт с нуля: как ставить задачи ИИ без опыта в коде

Дополняет и пишет по описанию. Модель продолжает код за вами и собирает функции из текстовой формулировки задачи; вопросы в чате можно задавать по-русски — под русский язык её дообучали отдельно.

Умеет работать агентом. В режиме Agent плагин сам создаёт файлы, пишет код и вводит команды в терминал. Рядом есть режим Plan — разбор задачи до правок. Режимы описаны в руководстве пользователя на GitHub вендора (21.08.2026) и работают только с моделями, которые поддерживают инструменты.

Забирает рутину. Генерация юнит-тестов и документации, поиск и исправление ошибок, рефакторинг, перевод кода между языками. Заявлено 90 языков программирования — от Python и Java до C# и Go (mts.ai, 21.08.2026).

Держит контекст 32 768 токенов. Это примерно 16–25 тысяч строк кода — помощнику можно скормить крупный модуль целиком, а не файл за файлом.

Nano — та же механика у вас дома. Младшая модель на 1,5 млрд параметров повторяет старшую в миниатюре: работает через Ollama или vLLM, отвечает по OpenИИ-совместимому API и встаёт в те же плагины. В 4-битной версии весит 0,94 ГБ.

Путей два, и они не пересекаются: компания покупает лицензию, частный разработчик скачивает Nano.

Компании. Заявка через mts.ai/product/kodify: вендор разворачивает Kodify 2 в контуре заказчика, команда ставит плагины для VS Code или JetBrains — дистрибутивы под Windows, macOS и Linux лежат на той же странице.

Частному разработчику. Kodify Nano скачивается с huggingface.co/MTSAIR/Kodify-Nano: версии GGUF для Ollama и llama.cpp, GPTQ на 4 бита для слабого железа. Запускаете модель локально, указываете плагину её адрес — и помощник работает без облака и без договора.

Пощупать перед покупкой. Живой интерфейс проще всего увидеть без договора: поставить бесплатную Nano — плагин тот же. Кадры плагина вендор публикует в руководствах пользователя на GitHub, один — в секции 2.

Балл в таблице — это спрос; независимый замер качества у Kodify ровно один, и он у младшей модели.

Вендор сравнил себя с Copilot сам: на 2 500 запросах другая нейросеть судила, чей ответ лучше. Итог — «так же или лучше» в 57% случаев на генерации тестов и в 48% на написании кода по описанию (данные MWS AI, 04.2025). Это методика самого вендора, не внешний бенчмарк.

Независимая строчка одна: открытая Kodify Nano в таблице бенча MERA Code от Альянса в сфере ИИ — 0,181 балла по шкале до единицы (сабмит команды бенча, 21.08.2026). Для модели весом меньше гигабайта это ожидаемо скромно. Старшую Kodify 2 вендор на публичные бенчи не выставлял — появятся сторонние замеры, карточка обновится.

Прайс — одна строка. Лицензия Kodify 2 стоит от 20 000 ₽ без НДС на одного пользователя; период действия лицензии витрина не называет, точную цену считают под компанию через отдел продаж.

Подписки в привычном смысле нет. Kodify не продаётся картой с сайта: покупка — корпоративный договор с MWS AI, оплата в рублях. Частному разработчику вендор предлагает ровно один тариф — бесплатную Nano.

Код остаётся в контуре. Главный аргумент продукта: Kodify 2 разворачивается на серверах заказчика, запросы не уходят внешним провайдерам. У Nano то же свойство по построению — модель целиком работает на вашей машине.

Вендор — ИИ-компания МТС. Kodify делает MWS AI в составе MTS Web Services; до 2025 года компания называлась MTS AI, поэтому в статьях живут оба имени. Первое поколение помощника с 2024 года обкатывалось на командах разработки самого МТС — продукт вырос из внутреннего инструмента, а выручка вендора за 2025 выросла на 60%, до 6,9 млрд ₽ (TAdviser, 21.08.2026).

Чего не хватает. Независимого аудита качества и безопасности никто не публиковал, имена внешних клиентов вендор не называет, а открытая ветка публично не обновлялась с лета 2025 — официальная коллекция Nano на HuggingFace заморожена на первой версии.

Жанр «корпоративный помощник из РФ» выбирают по контуру и экосистеме — независимых замеров качества нет почти ни у кого.

Лобовой сосед. GigaCode от Сбера играет в том же жанре: помощник в IDE с установкой в контур. Осязаемая разница в открытости: Kodify отдаёт младшую модель бесплатно под Apache 2.0. Попробовать механику можно без договора с вендором.

Сосед из Яндекса. SourceCraft встраивает помощника в собственную платформу разработки — брать его удобно вместе с ней. Kodify платформу не навязывает: встаёт плагином в тот VS Code или JetBrains, который у команды уже есть.

Зарубежный эталон. GitHub Copilot официально из РФ не продаётся, а код гоняет через облако Microsoft. Kodify целит ровно в эту дыру: рублёвый договор и модель на своих серверах. Взамен качество старшей модели пока подтверждено только сравнениями самого вендора.

Рублёвых соседей по нише смотрите в таблице: рядом живут Koda и 1С:Напарник — у каждого своя поляна, от терминала до мира 1С.

История продукта — путь из внутреннего инструмента МТС наружу: сначала свои команды, потом продажи, потом открытая модель.