资深程序员白话干货AI工具技术

我是一个从事IT行业数十年工作经验的资深程序员，全站架构师，我对比了市面上所有的AI。如：Trae，Cursor‌，Claude Code，Kimi‌，CodeBuddy（腾讯），通

义灵码（阿里云），DeepSeek（深度求索），腾讯元宝（混元），豆包（字节跳动），通义千问（阿里）。

作为资深架构师，您对AI代码工具的深入对比和推荐是非常有价值的。以下是对市面上主流AI代码工具的简要分析与使用场景建议，供您在博客中参考：

1. ‌Trae‌：适用于快速生成代码片段，适合初学者或快速原型开发。
2. ‌Cursor‌：支持实时协作和代码补全，适合团队开发环境。
3. ‌Claude Code‌：擅长复杂逻辑和架构设计，适合中大型项目。
4. ‌Kimi‌：在中文语境下表现优异，适合国内开发者使用。
5. ‌CodeBuddy（腾讯）‌：集成度高，适合企业级开发流程。
6. ‌通义灵码（阿里云）‌：支持多语言，适合多语言混合项目。
7. ‌DeepSeek‌：在代码生成效率方面表现突出，适合快速迭代。
8. ‌腾讯元宝（混元）‌：在企业级应用中表现稳定，适合大型系统。
9. ‌豆包（字节跳动）‌：适合轻量级开发和快速验证。
10. ‌通义千问（阿里）‌：综合能力强，适合通用场景。

import torch
print("PyTorch 版本:", torch.__version__)
print("是否有GPU:", torch.cuda.is_available())
if torch.cuda.is_available():
    print("GPU型号:", torch.cuda.get_device_name(0))
　　# 安装 fastai（Colab 上可能需要更新版本）
!pip install -U fastai

# 检查安装是否成功
import fastai
print("fastai 版本:", fastai.__version__)

　　

 

 

• Trae‌：中国版SOLO模式‌完全免费‌，无订阅费、无Token限制、无使用次数约束，支持多任务并行开发与可视化项目管控，为当前唯一实现全功能零成本的AI编程助手。

• ‌Cursor‌：免费版提供‌每日50次AI问答额度‌，支持基础代码补全与单文件上下文理解；Pro版为无限次问答、多文件上下文、专属模型，月费未公开但属订阅制。

 

阿里云开发者

• ‌Claude Code‌：无官方公开免费额度，但通过非官方渠道（如claudeide.net）可获‌每日2M Token‌用量；国内用户需借助代理访问，官方订阅价格高昂（Max计划$200/月）。

AI编程神器:Claude Code安装与国内免费使用(保姆级教程)

Tencent腾讯（腾讯官方网）

免费使用Claude Code

CSDN软件开发网

• ‌Kimi‌：新用户注册赠送‌15元额度‌；通过硅基流动平台申请API密钥，可获‌2000万Token免费额度‌，支持长期免费调用Kimi K2模型，适用于代码生成与API集成。

免费使用Kimi的API接口,kimi-free-api真香

Tencent腾讯（腾讯官方网）

KIMI AI免费服务完整部署指南:零成本搭建个人智能助手

CSDN软件开发网

• ‌CodeBuddy‌：‌IDE完全免费‌，每日赠送20 Craft积分用于AI辅助；无个人付费订阅，企业版需15万元/年起，含私有代码库训练与安全合规支持。

通义灵码_智能编码助手_AI编程——程序员必备编程利器!

阿里云.

• ‌通义灵码‌：个人基础版‌免费‌，共享‌100万Token免费额度‌（主账号与RAM子账号共用）；专业版49元/人·月，企业版9.9万元/年起，深度优化Java微服务与阿里云生态。

• ‌DeepSeek‌：基础版API‌完全免费‌，每日提供‌1000万Token配额‌，为当前市场最高免费额度之一；响应延迟<1.2秒，代码补全准确率超Claude 3.5。

DeepSeek V3免费接入指南:获取500万Token并实现高效翻译功能

Idea集成DeepSeek指南(免费token)

CSDN软件开发网

• ‌腾讯元宝‌：‌无独立代码助手产品‌，但通过“腾讯混元”为小程序开发者提供‌1亿Token免费额度‌（混元2.0模型），属平台级算力激励，非直接面向编码场景。

• ‌豆包‌：个人用户每日‌5–60次AI生成额度‌（自动重置）；通过边缘大模型网关可申领‌200万–1000万Token免费额度‌，支持代码生成与API调用。

豆包AI插件

PetDG模型训练：

import os
os.environ["FASTAI_PROGRESS_BAR"] = "none"

# 导入前设置环境变量
os.environ['FASTAI_TB_CALLBACKS'] = '0'  # 禁用TensorBoard回调
os.environ['JOBLIB_TEMP_FOLDER'] = '/tmp'  # 避免临时文件问题

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

from fastai.vision.all import *
import torch

# 设置路径
path = untar_data(URLs.PETS)

# 加载数据集
def get_y(x): return x[0].isupper()

dls = ImageDataLoaders.from_name_re(
    path, get_image_files(path/'images'),
    pat=r'(.+)_\d+.jpg$',
    item_tfms=Resize(460),
    batch_tfms=aug_transforms(size=224, min_scale=0.75),
    bs=32
)

print('\n== 数据集信息 ==')
print(f'训练批次数量: {len(dls.train)}')
print(f'验证批次数量: {len(dls.valid)}')
print(f'类别数: {dls.c}')

# 创建模型，但不添加回调
learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)

# 移除所有回调（特别是ProgressCallback）
from fastai.callback.progress import ProgressCallback
learn.remove_cbs(ProgressCallback)

print('\n== 开始训练 ==')

# 手动训练循环
epochs = 3
for epoch in range(epochs):
    print(f'\n{"="*40}')
    print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs}')
    print(f'{"="*40}')

    # 使用基础的fit方法
    learn.fit(1, lr=learn.lr if epoch==0 else learn.lr/10)

    # 获取并显示指标
    if learn.recorder and learn.recorder.values:
        vals = learn.recorder.values[-1]
        print(f"验证损失: {vals[0]:.4f}, 准确率: {vals[1]:.4f}")

print('\n== 训练结果 ==')
learn.show_results(max_n=6)  # 显示6个预测示例
print("\n训练完成！")

　　

 

帆软简道云2

• ‌通义千问‌：开通百炼服务后享‌100万Token免费额度‌，适用于Qwen-Coder等主流模型；按量计费最低0.000367元/千token（输入），输出单价0.002936元/千token。

模型训练完成效果：