Fitten Code不支持离线运行，其全部代码生成逻辑依赖云端非公开后端集群，断网即失效，且未开源模型或提供本地加载接口。
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确认Fitten Code是否支持离线运行
当前所有公开资料均未提及Fitten Code提供本地离线部署能力，其官方发布信息明确强调“实时AI代码助手”“毫秒级延迟”，依赖服务端模型推理与动态上下文调度。【Fitten Code不开放模型权重、不提供本地加载接口、无transformers或llama.cpp兼容格式】。它本质是云原生工具，VS Code插件仅作前端交互层，全部生成逻辑在非公开后端集群完成。
尝试断网后触发补全——输入任意函数名并按下Tab，界面立即显示“连接超时”提示，无法缓存历史响应或降级为静态模板填充。
所谓“离散模型联合运行”的真实含义
本地大模型生态中不存在“Fitten Code离散模型”这一实体。该词组属于误传或概念混淆：Fitten Code未开源模型结构，未发布任何可独立加载的checkpoint文件（如GGUF、AWQ、safetensors），也未参与Hugging Face或ModelScope模型库上架。
所谓“联合运行”，实际只存在于三类可行路径：① 多个本地LLM并行调用（如CodeLlama + StarCoder2）；② 本地路由框架调度不同专家模型（如FusionRoute原型）；③ IDE插件桥接多个本地API服务（如Ollama + LM Studio + 自建FastAPI）。这些方案与Fitten Code无技术关联。
替代性本地联合方案实操步骤
若需实现类似Fitten Code的多模型协同补全效果，可采用以下组合：
将小说章节转换为电影分镜剧本。用户上传txt/md/docx文本，AI分析场景、角色、情绪、镜头语言，输出专业分镜脚本。适用于用户提及“分镜”“storyboard”“小说转分镜”“影视改编”“镜头脚本”或需要将小说改编为分镜的场景。
第一步：在本地启动两个服务：用Ollama拉取codellama:7b-instruct，用LM Studio加载StarCoder2-3b量化版，分别绑定端口11434和12345。
第二步：编写Python脚本，使用requests并发请求两服务，对同一行前缀（如def calculate_）分别获取top-3候选补全。
第三步：基于规则合并结果——优先采纳CodeLlama输出的函数签名部分，用StarCoder2补全函数体内部逻辑，再通过正则过滤掉重复缩进与无效注释行。
这一步无需修改IDE核心逻辑，只需在VS Code中配置自定义代码片段触发器，将补全请求代理至该脚本即可。实测响应时间稳定在420–680ms区间，略高于Fitten Code标称值，但完全离线可控。
