用户说 | 通义灵码2.0,跨语言编码+自动生成单元测试+集成DeepSeek模型且免费使用

简介: 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。

作者:小鱼


01 引言

通义灵码是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”。


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。


02 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,在聊通义灵码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

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


03 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。


对通义灵码来说,如果再增加一些对上下文的理解,或许输出的代码会更完美。整体来说,相对于通义灵码1.0 ,在 DeepSeek 加持下的通义灵码,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

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 通义灵码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,为了让大家更直观的比对,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


04 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。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 Nice。


  • 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

相关文章
|
10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。
504 8
|
10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。
984 1
|
11月前
|
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。
|
人工智能
活动速递 | 解锁企业AI-轻松掌握无缝集成DeepSeek、Qwen-Max
活动速递 | 解锁企业AI-轻松掌握无缝集成DeepSeek、Qwen-Max
活动速递 | 解锁企业AI-轻松掌握无缝集成DeepSeek、Qwen-Max
|
12月前
|
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。
1822 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!
|
9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。
|
人工智能 自然语言处理 API
如何在 10 分钟内将 DeepSeek API 集成到您的应用程序
在AI时代,DeepSeek API以其先进的模型帮助企业快速集成自然语言处理等功能,无需深厚机器学习背景。通过Apipost工具,开发者可轻松测试、调试API并生成代码,优化工作流。本文介绍从身份验证到错误处理的完整流程,并提供相关资源链接,助您高效实现应用智能化。
|
10月前
|
传感器 人工智能 搜索推荐
M3T联邦基础模型用于具身智能:边缘集成的潜力与挑战
随着具身智能系统日益变得多模态、个性化和交互式,它们必须能够从多样化的感官输入中有效学习,持续适应用户偏好,并在资源和隐私约束下安全运行。这些挑战凸显了对能够在模型泛化与个性化之间取得平衡的同时实现快速、情境感知自适应能力的机器学习模型的迫切需求。在此背景下,两种方法脱颖而出,各自提供了部分所需能力:FMs为跨任务和跨模态的泛化提供了一条路径,FL)则为分布式、隐私保护的模型更新和用户级模型个性化提供了基础设施。然而,单独使用时,这两种方法都无法满足现实世界中具身环境复杂且多样化的能力要求。
422 0
|
人工智能 程序员 测试技术
通义灵码与魔搭 Notebook 深度集成:在线编码开箱即用,开发效率倍增
通义灵码 2.0 AI 程序员 2025 年 1 月正式上线,目前已经服务百万开发者,成为国内开发者最受欢迎的智能编码助手。
|
人工智能 Java API
DeepSeek R1 集成难题完美解决:DeepSeek4j来帮你解决
DeepSeek R1 是一款强大的 AI 模型,但在 Java 生态中集成存在诸多挑战,如思维链丢失、参数限制和流式处理不完善等问题。DeepSeek4j 的出现解决了这些难题,它专为 Java 开发者设计,支持完整思维链保留、流畅的流式响应和简单优雅的 API。通过与 Spring Boot 的无缝集成,开发者只需几行代码即可快速接入 DeepSeek R1。此外,DeepSeek4j 提供调试页面、性能优化功能(如 GPU 加速和模型缓存),助力开发者高效利用 AI 技术,推动智能化应用落地。

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务