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: 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


0
1

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。


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:

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 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:

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:

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: 在整个过程中图片: 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:

  • 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。


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
|
11月前
|
自然语言处理 IDE 开发工具
通义灵码新增 Inline Chat 能力,代码行内随时问答,沉浸式编码,心流不断
通义灵码行间会话(Inline Chat)支持开发者在代码编辑器区域进行对话,开发者可以通过自然语言对话的方式进行单个文件内的代码修改或进行即时提问。
830 149
|
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。
479 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。
961 1
|
9月前
|
XML jenkins 机器人
JMeter+Ant+Jenkins实现接口自动化测试持续集成
本文介绍了如何使用Ant生成JMeter接口测试报告,并集成到Jenkins中实现自动化测试。内容涵盖Ant与JMeter环境配置、build.xml文件设置、测试执行及报告生成,同时包括Jenkins插件安装、项目配置和钉钉消息通知的集成,帮助实现持续测试与结果可视化。
1082 0
|
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。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
如何让AI更“聪明”?VLM模型的优化策略与测试方法全解析​
本文系统解析视觉语言模型(VLM)的核心机制、推理优化、评测方法与挑战。涵盖多模态对齐、KV Cache优化、性能测试及主流基准,助你全面掌握VLM技术前沿。建议点赞收藏,深入学习。
2170 8
|
7月前
|
Java 测试技术 API
自动化测试工具集成及实践
自动化测试用例的覆盖度及关键点最佳实践、自动化测试工具、集成方法、自动化脚本编写等(兼容多语言(Java、Python、Go、C++、C#等)、多框架(Spring、React、Vue等))
524 6
|
9月前
|
Web App开发 开发框架 .NET
Playwright 自动化测试系列(6)| 第三阶段:测试框架集成​指南:参数化测试 + 多浏览器并行执行
Pytest 与 Playwright 集成可提升自动化测试效率,支持参数化测试、多浏览器并行执行及统一报告生成。通过数据驱动、Fixture 管理和并行优化,显著增强测试覆盖率与执行速度,适用于复杂 Web 应用测试场景。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 存储 分布式计算
Java 大视界 --Java 大数据机器学习模型在金融风险压力测试中的应用与验证(211)
本文探讨了Java大数据与机器学习模型在金融风险压力测试中的创新应用。通过多源数据采集、模型构建与优化,结合随机森林、LSTM等算法,实现信用风险动态评估、市场极端场景模拟与操作风险预警。案例分析展示了花旗银行与蚂蚁集团的智能风控实践,验证了技术在提升风险识别效率与降低金融风险损失方面的显著成效。
|
10月前
|
人工智能 Java 测试技术
SpringBoot 测试实践:单元测试与集成测试
在 Spring Boot 测试中,@MockBean 用于创建完全模拟的 Bean,替代真实对象行为;而 @SpyBean 则用于部分模拟,保留未指定方法的真实实现。两者结合 Mockito 可灵活控制依赖行为,提升测试覆盖率。合理使用 @ContextConfiguration 和避免滥用 @SpringBootTest 可优化测试上下文加载速度,提高测试效率。
482 5

热门文章

最新文章