小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。

简介: 小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。

1、引言

通义灵码, 我一直使用的编码协助工具,我也愿称之为国内程序员的”饭搭子”插件安装/更新
image.png

通义灵码, 作为国内首个AI程序员,从最开始的内测到公测,再到通义灵码正式发布第一时间使用,再到后来使用企业定制版的通义灵码,再再再到现在通义灵码2.0,我可以说“用着”通义灵码成长的为数不多的程序员之一了吧。

咱书说简短,闲言少叙,直奔主题
今天,我会聊一聊通义灵码的新功能 和 通义灵码2.0与1.0的体验感。

当然,在CSDN也可以看到小鱼关于通义灵码2.0版本的评测内容哦,点击即可《小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。

2、通义灵码 更新与安装

2.1 IDE插件更新

关于通义灵码2.0版本,是在今年1月13日(2025/1/13)官宣的全新模型选择功能,并且支持基于百炼的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1满血版模型。这对于我们技术er来说,确实是一次重大的升级。 尤其Deepseek的爆火,并且通义灵码结合DeepSeek,这是多么好的福利啊。幸福来得就是这么突然。

所以,在聊灵码2.0的使用感受前,我们首先要做的是下载插件或者更新插件。

2.1.1 PyCharm 更新

这里也非常简单, 我就以Pycharm为例(我的是最新版本的PyCharm),
可以直接在Pycharm→Setting →Pluging:

  • 如果没有安装,则在”Marketplace”搜索 tongyilingma即可,
  • 如果已安装,则直接在”Installed” 更新即可。
    这里就不做过多赘述,如下图。
    image.png

2.1.2 VSCode 更新

VSCode安装与更新步骤,可以参照官网的安装方式,也可以参照下图:
image.png

image.png

2.2 官网下载更新

也可以直接在官网下载,地址:https://lingma.aliyun.com/download
image.png

3、 使用体验

3.1生成单元测试

接着,打开编译器(PyCharm), 登录通义灵码, 选择模型deepseek-r1,
如下图
image.png

接下来,我就例举实际工作中的一个业务场景, 看看结合了deepseek-r1的通义灵码,在输出的结果与丝滑度,具体如截图:
image.png
image.png

可以看到,在整个输出过程中,思考的时间很短,而且输出的代码的能力也很强,并且输出过程中,有对异常场景的判断,
但是,整段代码中,有两个点没有考虑到:

  • 读取图片的方式
  • 测试结果的储存

因为我前提已经说明需要对图片是否过暗进行检测,所以必须要做的就是图片的读取,但是这段代码就没有考虑到。
并且,对结果的存储方式,这里也没有考虑到,
其实这对于正常的单元测试来说,是应该考虑到的。

或许,对通义灵码来说,如果再增加一些对上下午的理解,或许输出的代码会更完美。
瑕不掩瑜,整体来说,相对于1.0 不管是代码质量,还是代码生成速度,亦或者代码的分析,都有很大的提升。

3. 2 跨语言编程

为了验证通义灵码的跨语言编程,这里的模型我选择 deepseek -v3,这里我把一个Python写的代码,切换成Java来实现,具体如下:
image.png

在整个过程中图片
image.png

跨语言编码完成
从两个图片,我们可以看从过程到结果,通义灵码2.0给出了:

  • 思考过程,
  • 实现业务代码,
  • 代码替换的库、方法,
  • 代码修改点,
  • 代码注释

所以,你看,我们在写代码过程中,是不是也会这么思考,也会做这些事情呢?
我想,这就是通义灵码2.0的优势,也是大部分程序员选择通义灵码的原因吧。

3.3灵码2.0 与1.0 对比

再说到2.0 与1.0的对比体验, 我在上面也有体现,为了让你更直观的比对,这里我总结了几点:

  • 模型的集成, 2.0集成了deepseek模型,这对我们来有更多选择
    image.png
  • 代码的输出更快,思考时间更短,生成的代码可直接运行的成功率更高
  • 对业务的理解能力有提升,这太有感触了,
    • 1.0版本,我记得同样是上面输入的场景,结果输出的内容我需要修改5处,
    • 而2.0版本,我修改的内容只有2处,这就是质的提升。
  • 对话理解能力的提升,我输入的内容不是非常清晰,但是2.0的理解能力和异常处理,容错能力包括性能,都可以给考虑到,但是1.0版本,这方面就有些欠缺。
    image.png

4、总结

2025年,注定是一个不平凡的年, 哪吒2的上映, 通义灵码2.0的全面升级,Deepseek的开源,以及各个企业大团结一致对外,注定了我们在AI领域会有更高的成就。
感觉还没说完,这又到了总结的时间了,我也在唠叨几句。
今天深度体验了通义灵码2.0的新功能,以及与1.0的对比体验,整体来说,非常奈斯。那有多奈斯呢:

  • 代码生成速度:
    非常快,非常丝滑, 这不仅仅是Deepseek模型的集成,更是阿里云百炼平台的功劳。
  • 自动生成单元测试:
    这对我们技术人员来说,太方便了,真的是应了那句话:AI不是替代人的工作,而是协助人完成工作
  • 代码生成准确率:
    一个AI工具仅仅能生成代码,但是代码却无法应用于实践中,那么这个AI功能就不是一个成功的工具,但通义灵码恰恰相反,它不仅生成快速生成代码,而且还能基于业务生成可执行的代码,这就节省了我们的代码调试时间
  • 跨语言编程:
    这个新功能太重要了,尤其对应用开发同学来说,这种我可以通过通义灵码就能实现的业务功能,就不再需要在看别人的时(lian)间(se)了哦
  • 安全性:
    对企业来说,为什么不用第三方AI工具,就是因为安全性,担心自己的企业的核心业务代码被有企图的三方利用,但是,这恰恰体现了通义灵码的意义,它就是为了”守护”我们的核心资产而存在的。

最后,上1张图,来总结我今天的测评,也希望我们打工人像哪吒一样:唯有突破,才能成功
image.png

目录
相关文章
|
弹性计算 机器人 应用服务中间件
一键部署开源Qwen3并集成到钉钉、企业微信
Qwen3系列模型现已正式发布并开源,包含8款“混合推理模型”,其中涵盖两款MoE模型(Qwen3-235B-A22B与Qwen3-30B-A3B)及六个Dense模型。阿里云计算巢已支持Qwen3-235B-A22B和Qwen3-32B的私有化部署,用户可通过计算巢轻松完成部署,并借助AppFlow集成至钉钉机器人或企业微信。文档详细介绍了从模型部署、创建应用到配置机器人的全流程,帮助用户快速实现智能助手的接入与使用。
1273 19
一键部署开源Qwen3并集成到钉钉、企业微信
|
传感器 人工智能 自然语言处理
火热邀测!DataWorks数据集成支持大模型AI处理
阿里云DataWorks数据集成新增大模型AI处理功能,支持在数据同步中无缝调用通义千问等AI模型,实现文本翻译、情感分析、摘要生成等功能。适用于电商客服、智能汽车、供应链、医疗、金融、法律及教育等多个场景,大幅提升数据处理效率与洞察深度。用户可通过自然语言配置,快速完成高级数据分析与处理,无需额外部署调试。立即申请测试资格,体验智能化数据处理!
1622 4
火热邀测!DataWorks数据集成支持大模型AI处理
|
11月前
|
缓存 监控 安全
通义大模型与现有企业系统集成实战《CRM案例分析与安全最佳实践》
本文档详细介绍了基于通义大模型的CRM系统集成架构设计与优化实践。涵盖混合部署架构演进(新增向量缓存、双通道同步)、性能基准测试对比、客户意图分析模块、商机预测系统等核心功能实现。同时,深入探讨了安全防护体系、三级缓存架构、请求批处理优化及故障处理机制,并展示了实时客户画像生成和动态提示词工程。通过实施,显著提升客服响应速度(425%)、商机识别准确率(37%)及客户满意度(15%)。最后,规划了技术演进路线图,从单点集成迈向自主优化阶段,推动业务效率与价值持续增长。
567 8
|
11月前
|
存储 文字识别 自然语言处理
通义大模型在文档自动化处理中的高效部署指南(OCR集成与批量处理优化)
本文深入探讨了通义大模型在文档自动化处理中的应用,重点解决传统OCR识别精度低、效率瓶颈等问题。通过多模态编码与跨模态融合技术,通义大模型实现了高精度的文本检测与版面分析。文章详细介绍了OCR集成流程、批量处理优化策略及实战案例,展示了动态批处理和分布式架构带来的性能提升。实验结果表明,优化后系统处理速度可达210页/分钟,准确率达96.8%,单文档延迟降至0.3秒,为文档处理领域提供了高效解决方案。
1052 1
|
JSON 缓存 并行计算
NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署
阿里巴巴近期开源了通义千问Qwen3大语言模型(LLM),包含两款混合专家模型(MoE)235B-A22B与30B-A3B,以及六款稠密模型(Dense)从0.6B到32B不等。开发者可基于NVIDIA GPU使用TensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLLM等框架高效部署Qwen3系列模型,实现快速词元生成和生产级应用开发。
|
8月前
|
人工智能 Java API
Java与大模型集成实战:构建智能Java应用的新范式
随着大型语言模型(LLM)的API化,将其强大的自然语言处理能力集成到现有Java应用中已成为提升应用智能水平的关键路径。本文旨在为Java开发者提供一份实用的集成指南。我们将深入探讨如何使用Spring Boot 3框架,通过HTTP客户端与OpenAI GPT(或兼容API)进行高效、安全的交互。内容涵盖项目依赖配置、异步非阻塞的API调用、请求与响应的结构化处理、异常管理以及一些面向生产环境的最佳实践,并附带完整的代码示例,助您快速将AI能力融入Java生态。
1395 12
|
人工智能 自然语言处理 DataWorks
DataWorks Copilot 集成Qwen3-235B-A22B混合推理模型,数据开发与分析效率再升级!
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型,支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型,以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能,大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型,具备混合专家(MoE)和稠密(Dense)架构,适应多种应用场景,并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前,用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。
2221 23
DataWorks Copilot 集成Qwen3-235B-A22B混合推理模型,数据开发与分析效率再升级!
|
10月前
|
人工智能 JavaScript 安全
一文教你高效集成Qwen Code与ModelGate千万免费Toknn模型网关平台
本文详解如何高效集成Qwen Code与ModelGate模型网关平台,涵盖环境搭建、API配置、代码生成等关键步骤,助你实现智能编程与多模型管理,大幅提升AI开发效率。
|
10月前
|
存储 人工智能 Java
Springboot集成AI Springboot3 集成阿里云百炼大模型CosyVoice2 实现Ai克隆语音(未持久化存储)
本项目基于Spring Boot 3.5.3与Java 17,集成阿里云百炼大模型CosyVoice2实现音色克隆与语音合成。内容涵盖项目搭建、音色创建、音频合成、音色管理等功能,适用于希望快速掌握Spring Boot集成语音AI技术的开发者。需提前注册阿里云并获取API Key。
|
11月前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
盘点集成DeepSeek大模型的智能语音机器人,看看哪款更适合你
对话式AI将降低高达25%的客服座席离职率,集成DeepSeek等大模型的智能语音机器人正成企业标配。其核心是实现7x24小时高效服务、优化成本并提供人性化交互。选型需聚焦AI模型能力、业务场景匹配度与数据安全。合力亿捷、阿里云等是市场主流选择,选对智能语音机器人是企业提升沟通效率、构筑核心竞争力的战略投资。
421 0

热门文章

最新文章