国外流行工具
| 工具 | 类型 | 主要能力 | 收费方式 | 所属公司/组织 |
|---|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | IDE 插件 | 实时代码补全、函数/测试生成 | 付费订阅（约 $10/月） + 有限免费额度/学生计划 | GitHub / Microsoft |
| Cursor | AI 优先 IDE | 全项目理解、多文件修改、AI 重构 | 付费订阅（约 $20/月 起） + 有限免费额度 | Cursor Labs |
| Google Antigravity | Agent-First IDE | 任务规划 + 自动执行 + 测试验证 | 目前预览/免费体验，未来可能付费订阅 | |
| Sourcegraph Cody / Amp | IDE 插件 / Agent | 大型代码库理解、跨仓库分析 | 免费基本版 + 企业版付费（约 $9/月） | Sourcegraph |
| Amazon CodeWhisperer / Amazon Q | IDE 插件 | 代码补全、AWS 场景优化 | 有免费层；完整功能可能付费 | Amazon |
| Tabnine | IDE 插件 | 自动补全、私有/本地模型 | 免费基础版 + 付费订阅（约 $9-12/月） | Codota |
| Replit Ghostwriter | 云端 IDE AI | 在线代码生成、快速原型 | 云端运行 + 付费订阅（约 $20-25/月） | Replit |
国内流行工具
| 工具 | 类型 | 主要能力 | 收费方式 | 所属公司/组织 |
|---|---|---|---|---|
| Trae（The Real AI Engineer） | AI 集成 IDE | 类似 AI IDE，内置智能生成/补全，支持项目构建（基于 VS Code OSS） | 当前免费或内测体验；未来可能订阅/增值服务 | 字节跳动 |
| 通义灵码（Tongyi Lingma） | IDE 插件 / 平台 | 语义理解代码补全、代码解释、优化 | 基础免费额度-企业版按资源/服务计费 | 阿里巴巴 |
| 文心快码 | IDE 插件 / 平台 | 代码生成、自动测试生成 | 基础免费功能-企业版按用户/月计费 | 百度 |
| CodeGeeX | IDE 插件 | 多语言智能补全、代码生成 | 开源免费 | 清华大学 / 社区开源 |
| 腾讯混元代码助手 | IDE 插件 | 中文语境识别 + 代码补全/优化 | 免费基础版 + 企业/云服务付费套餐 | 腾讯 |
| 讯飞星火代码助手 | IDE 插件 | 中文理解生成，代码补全与优化 | 基础免费版 + 高级增值套餐 | 科大讯飞 |
工具选择
大型复杂嵌入式项目（内核/驱动/SDK） → Cursor（国外） / Trae（国内）
大型 Android 项目 → Cursor 或 GitHub Copilot （国外) / Trae + 通义灵码（国内）
Google Antigravity
目前国内无法使用
判断方式 ： 访问https://policies.google.com/terms 地址, 如果显示中国或者香港就无法使用
Cursor
程序员如何在AI时代保持竞争力
┌──────────────────────────────┐
│ 系统负责人 / 架构判断 │ ← 最抗 AI
├──────────────────────────────┤
│ 跨层问题定位 & 系统兜底能力 │
├──────────────────────────────┤
│ Framework / HAL / 驱动协同 │
├──────────────────────────────┤
│ 内核 / BSP / 硬件理解 │
├──────────────────────────────┤
│ 编程能力（C/C++/Java） │ ← 最易被 AI 吃
└──────────────────────────────┘
越往上，AI 越弱；越往下，AI 越强
Cursor 收费方式
| 计划 | 月费（美元） | 主要限制 | 预估对话/AI 请求次数 | 适合人群 |
|---|---|---|---|---|
| Hobby（免费） | $0 | 有限 Tab 补全 + 有限 Agent 请求 | ~2000 次补全 + ~50 高级请求/月 | 试用/轻度使用 |
| Pro | ~$20 | 扩展代理额度 + Tab 补全无限 | ~225 Sonnet / ~550 Gemini / ~500 GPT‑5 请求/月 | 平常开发者 |
| Pro+ | ~$60 | Pro 功能 + 3× 使用量 | ~675 Sonnet / ~1,650 Gemini / ~1,500 GPT‑5 请求/月 | 高频 AI 辅助 |
| Ultra | ~$200 | Pro 功能 + 20× 使用量 + 优先新功能 | ~4,500 Sonnet / ~11,000 Gemini / ~10,000 GPT‑5 请求/月 | 重度使用者/AI 驱动开发 |
| Teams | ~$40/用户 | 团队协作功能+使用统计 | ~500 请求/席位/月（基础） | 小团队协作 |
| Enterprise | 自定义 | 团队功能 + 优先支持等 | 自定义额度 | 大企业/定制需求 |
国内购买cursor会员的支付方式
| 支付方式 | 是否可行 | 推荐指数 | 适合人群 | 备注/操作提示 |
|---|---|---|---|---|
| 虚拟信用卡（Wildcard、ZhuanWaiFu 等） | ✅ 可行 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 所有国内用户 | 支持支付宝/微信充值 → 即开即用 Visa 卡 → 填写 Cursor 支付页面完成订阅；可关闭自动续费 |
| 双币信用卡（Visa/MasterCard） | ✅ 可行（有条件） | ⭐⭐⭐ | 已持有国际卡用户 | 确认开通“境外支付”功能；支付时建议使用英文账单地址 |
| 支付宝/微信直付 | ❌ 不可行 | ⭐ | — | Cursor 官网未接入国内支付网关 |
| 银联单币卡 | ❌ 不可行 | ⭐ | — | Stripe 等国际支付不支持 |
| PayPal | ❌ 不可行 | ⭐ | — | Cursor 官网暂不支持 PayPal |
编码大模型基准测试
| Benchmark | 侧重点 | 代表测试内容 |
|---|---|---|
| HumanEval / MBPP | 基础生成正确性 | 函数级代码生成 |
| SWE‑Bench / RepoBench | 工程实际能力 | 大型任务、重构、Debug |
| RACE / Mercury / CodeElo | 多维质量评价 | 可读性、效率、竞赛水平 |
📌 SWE‑bench Verified（真实工程 / Bug 修复能力）
模型 | SWE‑bench Verified
-----------------------------|--------------------
Claude Opus 4.5 | █████████ 80.9%
GPT‑5.2 | █████████ 80.0%
GPT‑5 | ████████ 74.9%
DeepSeek V3.1 | ███████ 66.0%
Kimi K2 | ███████ 65.8%
Gemini 2.5 Pro | ███████ 63.8%
📌 LiveCodeBench（算法 & 竞赛类代码）
模型 | LiveCodeBench
-------------------------|----------------
GPT‑5.2 | ██████████ ~89%
GLM‑4.7 Thinking | ██████████ 89%
Claude Opus 4.5 | █████████ 85%+
Gemini 2.5 Pro | ███████ 70.4%
Doubao‑Seed‑1.8 | ████████ 75%
📌 传统 HumanEval / MBPP 等基础 benchmark（2025 数据）
模型 | HumanEval (%) | MBPP (%)
-----------------------------|----------------|-----------
Qwen2.5‑Coder‑32B | ████████████ 92.7% | ███████████ 90.2%
Claude 3.5 / 4.x + Code | █████████ 92% ~ | █████████ 91%
Llama 3.1 405B | █████████ 89.0% | █████████ 88.6%
Codestral 25.01 | ████████ 86.6% | ███████ 80.2%
开源 VS 闭源
Claude‑Opus‑4.5 目前整体编码能力更强、更全面，特别在工程类任务上表现领先；而 Qwen3‑Coder‑480B 则是最突出、性价比最高的开源编码模型，适合本地或大规模自托管使用
| 特性 | Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑Instruct | Claude‑Opus‑4.5 |
|---|---|---|
| 类型 | 开源指令化编码大模型 | 商用闭源大型通用+编码模型 |
| 发布 | 2025 年中 | 2025 年末 |
| 架构 | MoE，480B 参数（35B 活跃） | 通用大型 Transformer |
| 上下文长度 | 262K 原生 / 可扩展至 1M | 200K（标准 Opus 4.5） |
| 图像输入支持 | ❌ | ✅ |
| 开源性 | ✅ | ❌ |
| 成本 | 极低（自托管/本地） | 高（API 商用定价） |
多个维度对比
| 维度 | Qwen3‑Coder | Claude‑Opus‑4.5 |
|---|---|---|
| 代码生成 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 复杂 Bug 修复 | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 算法/竞赛类代码 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 大型仓库理解 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 推理/分析任务 | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| 图像输入辅助编码 | ❌ | ✅ |
| 开源可部署 | ✅ | ❌ |
个人本地部署Qwen3‑Coder硬件配置
| 组件 | 推荐规格 | 说明 / 理由 |
|---|---|---|
| GPU | 1 × NVIDIA A40 / A50 48GB 或 RTX 6000 Ada / 8000 Ada 48–96GB | 核心推理设备，显存越大越能支持长上下文（原生 256K tokens，可量化扩展到 ~500K+） |
| CPU | Intel Core i9 / AMD Ryzen 9，6–16 核 | 数据调度、tensor offload 和多线程推理辅助 |
| 系统内存 (RAM) | 128GB 起步，推荐 192–256GB | 支持长上下文推理和 offload，避免频繁访问 SSD |
| 存储 | 1TB NVMe SSD（PCIe Gen4 或以上） | 模型加载 + tensor offload 用于长上下文，保证低延迟 |
| 量化 | 4bit / 8bit | 显存占用大幅下降，同时保持高精度生成能力 |
| 操作系统 | Ubuntu 22.04 LTS 或 Windows 11 | Linux 更适合开源推理框架，Windows 可用于 GUI 部署 |
| 推理框架 | llama.cpp / GGML / Ollama / LM Studio | 支持量化 + 长上下文推理，本地部署可完全免费 |
| 网络 | 普通千兆即可 | 个人使用，本地推理无需高速内网 |
价格估算： ¥53,000–¥60,000
2025年7月知乎网友体验结果
- 代码能力：Claude 4 > Qwen3-Coder > K2 >Claude 3.7 > DeepSeek R1
- 审美能力：Claude 4 > DeepSeek R1 > Claude 3.7 > Qwen3-Coder > K2
中美对比
中美在“大模型能力本身”上已无本质壁垒，但在“体系化优势”上差距仍然存在且在扩大
┌──────────────────────────┐
│ 应用 / Agent │ ← 美国明显领先
├──────────────────────────┤
│ 工具链 & 生态 │ ← 美国领先
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│ 训练体系 / RLHF │ ← 美国领先
├──────────────────────────┤
│ 算法 / 模型架构 │ ← 基本拉平
├──────────────────────────┤
│ 基础理论（Transformer）│ ← 完全一致
└──────────────────────────┘
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