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AI 写代码的一切:编码助手、Vibe Coding、代码模型评测与开发工作流变革。

113 条精选近 30 天 66 条共收录 834 条

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精选归档 · 第 5 页

7月17日周五第 81–100 条
7月6日周一
  1. Kimi开放平台78

    Kimi K2.7 Code 模型接入 GitHub Copilot

    GitHub 官方宣布 Kimi K2.7 Code 正式上线 GitHub Copilot,用户可在 Copilot 模型选择器中选择该模型完成代码生成、理解与调试任务。

    推荐理由:这是 GitHub Copilot 接入的首个开源模型,且已在 VS Code 等主流开发入口开放,开发者可直接在熟悉工具链中调用 Kimi K2.7 Code。

6月17日周三
  1. 智谱94

    GLM-5.2 上线并开源:专注 Coding 与长程任务

    智谱上线并开源 GLM-5.2,重点增强长程任务与 Coding 能力,采用 MIT 协议。模型支持 1M 上下文,在 FrontierSWE 上表现优于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7。已在国产算力平台完成 Day 0 适配,提供 API 及开源权重下载。

    推荐理由:原文给出了模型在长程任务和 Coding 基准上的具体表现,并开源权重,读者可据此评估其在工程场景的可用性。

6月15日周一
  1. Kimi开放平台73

    Kimi K2.7 Code 及 6 倍速高速版模型上线 Kimi API 开放平台

    Kimi K2.7 Code 及其 6 倍速高速版已上线 Kimi API 开放平台,模型 ID 为 kimi-k2.7-code-highspeed。高速版输出速度约为普通版 5-6 倍,常规编程场景下约 180 Token/s,短上下文可达 260 Token/s,定价为普通版的 2 倍。

    推荐理由:K2.7 Code 高速版以 6 倍速度上线,配合基准测试提升数据,为高吞吐编程场景提供了新的选型依据。

6月13日周六
  1. ZCode73

    GLM-5.2 全量开放,ZCode 3.0 上线

    智谱全量开放 GLM-5.2,该模型支持 1M 上下文并在长程任务中保持领先。ZCode 3.0 围绕 GLM-5.2 深度优化,推出自研 Agent 以提升智能编码体验,并为 Coding Plan 订阅用户和新人提供配额权益。

    推荐理由:原文明确了 GLM-5.2 的 1M 上下文能力和 ZCode 3.0 的深度优化,为开发者评估智能编码工具提供了具体参考。

  2. 智谱86

    智谱全量开放 GLM-5.2,下周正式开源

    智谱全量开放 GLM-5.2,支持 1M 上下文并宣称是迄今能力最强的开源模型。该模型面向 GLM Coding Plan 全量用户开放,API 下周上线,模型下周遵循 MIT 协议正式开源。

    推荐理由:GLM-5.2 全量开放并计划开源,读者可据此评估其长上下文能力在团队开发中的可用性。

6月12日周五
  1. Kimi开放平台87

    Kimi K2.7 Code 编程模型上线开源

    Kimi K2.7 Code 编程模型已上线 Kimi API 开放平台,相比 K2.6 显著提升长上下文编程性能,平均 token 消耗减少 30%。Kimi Code Bench v2 性能提升 21.8%,Program-Bench 提升 11%。1M token 输入输出价格与 K2.6 一致,后续将发布输出速度 5-6 倍的高速版本。

    推荐理由:原文展示了长上下文编程能力的基准提升及30%的Token消耗优化,并明确高速版模型的定价与速度优势。

6月11日周四
  1. Xiaomi MiMo67

    小米 MiMo Code V0.1.0 发布并开源

    小米发布并开源终端 AI 编程助手 MiMo Code V0.1.0,内置限时免费的多模态模型 MiMo-V2.5,并采用 MIT 协议开放。

    推荐理由:原文给出了 MiMo Code 的专属 Harness、Compose 模式以及在相同模型下对比 Claude Code 的基准分数,可据此理解其协同优化思路。

6月10日周三
  1. Andrej Karpathy (X)86

    Karpathy 评价 Claude Fable 5 带来重大代际跃升,长程问题求解能力显著提升

    Andrej Karpathy 评价 Claude Fable 5 是一次值得进行大版本升级的重大代际跃升,其表现与 11 月发布的 Claude 4.5 提升幅度相当。

    推荐理由:Karpathy 将 Claude Fable 5 的能力提升直接对标 November 的 Claude 4.5 重大版本,并提供了在极高难度长程问题解决场景下的具体使用感受,可作为评估模型代际跃升体验的参考。

5月27日周三
5月22日周五
  1. 智谱73

    智谱发布 GLM-5.1高速版API,输出速度达400 tokens/s

    智谱面向部分企业客户开放 GLM-5.1高速版API“GLM-5.1-highspeed”,模型输出速度达到400 tokens/s,在完整保留GLM-5.1旗舰能力的基础上实现了低延迟响应。

    推荐理由:原文通过实测对比展示了旗舰模型在保持能力前提下实现400 tokens/s低延迟的工程路径,为速度敏感场景提供了可参考的落地方案。

4月28日周二
  1. Xiaomi MiMo84

    小米 MiMo-V2.5 系列开源并启动 Orbit 百万亿 Token 计划

    小米正式开源 MiMo-V2.5 系列,包含 MiMo-V2.5-Pro 和 MiMo-V2.5 两款支持 100 万上下文窗口的模型,均采用 MIT 协议开放权重,支持商用推理、微调与二次训练。小米同步启动 MiMo Orbit 计划,向全球 AI 用户发放总计 100 万亿 Token 权益(申请制,最高权益价值 659 元),并向 Agent 框架团队提供 Token 限免支持与生态合作。

    推荐理由:开源 MiMo-V2.5 权重并启动 100T Token 计划,提供全模态与 Agent 能力的免费使用入口。

3月19日周四
3月17日周二
  1. OpenAI75

    OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano

    OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano,两者是 GPT-5.4 更小更快的版本。新模型优化了编码、工具调用和多模态推理能力,以支持大规模 API 请求及子智能体工作负载。

    推荐理由:官方明确了 GPT-5.4 mini 和 nano 针对编码与子智能体等高负载场景的优化方向,方便开发者评估替代方案。

3月5日周四
  1. OpenAI88

    OpenAI 发布 GPT-5.4 模型

    OpenAI 发布 GPT-5.4,称其为目前最强大且高效的 frontier model,适用于专业工作,具备 state-of-the-art 的编码、computer use、tool search 能力和 1M-token 上下文窗口。

    推荐理由:官方发布 GPT-5.4,明确了其面向专业工作的定位以及编码、工具搜索和 1M token 上下文等核心能力。

2月12日周四
  1. OpenAI84

    OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex-Spark 实时编码模型

    OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex-Spark,这是其首个实时编码模型。该模型生成速度提升 15 倍,支持 128k 上下文窗口,目前处于 ChatGPT Pro 用户的研究预览阶段。

    推荐理由:原文给出了 15 倍生成速度、128k 上下文窗口和 ChatGPT Pro 用户研究预览等关键规格,读者可以据此判断实时编码模型的能力边界。

  2. ZCode70

    Z Code 正式发布:从 IDE 到智能体开发环境的跨界尝试

    Z Code 全新版本正式上线,推出全新定义的 ADE 智能体开发环境,将 CLI 交互转化为图形化多 Agent 协作平台。Z Code 提供可视化配置管理、跨设备移动端远程开发、多任务并行处理、会话级版本管理、内置浏览器调试面板和 GLM-5 模型支持等功能,支持主流 CLI 工具灵活切换和模型映射配置。

    推荐理由:产品以图形化封装 Claude Code 等 CLI 工具,并支持移动端多任务协同,为降低 Agent 工作流门槛提供了具体方案。

2月5日周四
  1. OpenAI82

    OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex

    OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex,定位为 Codex 原生智能体,兼具前沿编码能力与通用推理能力,用于支持长程真实技术工作。

    推荐理由:官方直接给出新模型定位,读者可据此判断其面向的长程技术任务场景。

2月4日周三
2月2日周一
  1. OpenAI65

    OpenAI 发布 Codex 应用

    OpenAI 发布面向 macOS 的 Codex 应用,作为 AI 编码和软件开发的指挥中心。该应用支持多智能体、并行工作流和长时运行任务。

    推荐理由:官方给出了 Codex 应用的核心定位和关键能力,读者可以据此判断其多智能体并行工作流对长任务编码的影响。