云产品评测｜通义灵码2.0 AI 程序员体验官招募ing ，活动地址 ， 大家可以参与一起开车！！

前言

在2024年的年尾遭受到了裁员的危机，过得迷迷糊糊的，幸好有了小棉袄的加持，也不会太过于郁闷，但是确实技术进步的学习少了很多，唯一没有落下学习的是突然大火的大模型 - - DS（DeepSeek）。

随着DeepSeek大模型的加入，大模型的圈子发生翻天覆地的变化，各个平台都在争相纳入DS，通义灵码的2.0就是使用DeepSeek大模型进行快速技术迭代的表现。

笔者作为对新技术比较敏感的人，接受新事物比较早，使用过很多的AI编程助手，也是通义灵码最早内测就使用的同学之一。

以前内测时写过的评测文章 全面开测：AI智能编码辅助工具通义灵码 内，通义灵码还存在不少的技术问题。现在在不断的升级后，已经越来越完善了。

通义灵码V2.0的出现，相信更是不小的惊喜。

亮个相

在大模型出现后，AI编程助手出现了太多太多，各有各的特色。那么，我们今天重新出发，看下在当下DeepSeek大模型技术推动下，通义灵码变成了什么样子吧。

相较以前的版本，升级添加了模型切换中的deepseek模型以及AI程序员的版块

智能问答 模型切换

AI程序员

安装/更新

通义灵码一直是以非常友好、便捷使用的姿态提供给所有的技术人使用。

通义灵码支持 Java、Python、Go、JavaScript、TypeScript、C/C++、C# 等主流语言，同时兼容 Visual Studio Code、Visual Studio、JetBrains IDEs 等主流编程工具，为你提供高效、流畅、舒心的智能编码体验。

以IDEA为例，来讲下V2.0的更新/安装。

IDE内安装/更新

如果你是一名新用户，可以在IDE 设置内找到插件市场，搜索通义灵码，如图所示，即可完成安装。
如果你是一名老用户，可以在插件市场 - 我的插件中，搜索通义灵码，点击更新，完成更新。
官方推荐通过市场安装！！

官方离线安装包安装/更新

如果网络存在限制，可以考虑到官方网站，通过下载离线安装包，完成安装/更新
官方网站离线安装包 链接

常规功能

对于通义灵码的使用，相信大家都看了很多的使用描述文章，对它的功能非常了解。

通义灵码包括 行间代码生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、报错排查等常见的AI编程助手功能，为你带来高效、流畅的智能编码体验。

V2.0升级支持DeepSeek r1 满血版大模型，功能将会更加强大。

以笔者写的一个ElasticsearchDemo 项目，快速的看下常规功能在新的大模型技术下有了什么样的加成。

代码优化

排查代码，是一段非常简单的查询代码

public Customer getCustomer(Integer id) {
    boolean b = customerRepository.existsById(1);
    Customer customer = null;
    if (b) {
        customer = customerRepository.findById(id).get();
        return customer;
    }
    return customer;
}

从实际含义来讲，该功能是从es内通过id，查询一个内容。先进行了一层判断，是否存在。那么，我们看下通义灵码的代码优化分析过程，是否能够分析出我们没考虑到的一些实现问题。

    public Customer getCustomer(Integer id) {
        Optional<Customer> customerOptional = customerRepository.findById(id);
        return customerOptional.orElse(null);
    }

因此本身代码就是有部分测试代码，通义灵码很准确的发现了问题，同时代码变得更加简洁

DeepSeek的深度思考分析过程，很好的让我们能够了解排查问题的思路，对于技术的提升会有很大的帮助。

注释生成

同样，我们以上边代码为例，进行注释生成

    /**
     * 根据客户ID获取客户信息（存在潜在逻辑问题）
     * 
     * 该方法首先检查ID为1的客户是否存在，若存在则尝试获取参数指定ID的客户，
     * 该逻辑可能导致返回结果与参数id没有直接关联关系
     * 
     * @param id 要查询的客户ID（实际逻辑中未直接使用该参数进行存在性检查）
     * @return Customer对象，可能返回null。当且仅当ID=1的客户存在时，
     *         返回参数id对应的客户对象，否则始终返回null
     */
    public Customer getCustomer(Integer id) {
        // 检查固定ID=1的客户是否存在（可能应为检查传入的id参数）
        boolean b = customerRepository.existsById(1);
        
        Customer customer = null;
        
        // 仅当ID=1客户存在时才执行查询
        if (b) {
            // 获取并返回参数id对应的客户对象
            // 注意：当id参数与1不一致时，可能出现查找到不存在的客户
            customer = customerRepository.findById(id).get();
            return customer;
        }
        return customer;
    }

方法注释生成如上所示，生成的注释比较细致，也很准确，相对通义灵码以前的版本，有了长远的进步。

通过上边的测试，我们可以看到，通义灵码V2.0在使用了 DeepSeek大模型之后，更加快速准确了。

AI程序员新能力

AI程序员模块结合最新大模型、智能体等能力，开发者与 AI 程序员可以共同围绕研发任务进行协同编程，完成一个编码任务。

新功能开发文件初始化

对于这个功能，我想有一个细致的测试，正好手头想做一个功能项目，就把这个简单需求作为测试的例子来看看通义灵码的答卷情况。

需求如下：

现在有一个需求，需要开发一个管理后台的后端框架。框架需要采用Springboot作为技术框架实现，具备高度的可扩展性以及开发的规范性。
管理后台需求如下
支持用户登陆（用户名/邮箱 密码登录）
登录可以选择登录的环境（生产、测试环境）
支持用户申请注册
支持国际化
登录后存在工作台能力能力处理各种待处理事务以及报表展示 基于以上管理后台的功能需求，
请从技术上考虑，如何开发一个管理后台的后端框架支撑起来后边的后端开发

package xyz.huclele.elasticsearchdemo.security;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.crypto.bcrypt.BCryptPasswordEncoder;
import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;
import org.springframework.security.web.SecurityFilterChain;
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {
    @Bean
    public SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .antMatchers("/register", "/login").permitAll()
                .anyRequest().authenticated()
            .and()
            .formLogin()
                .loginPage("/login")
                .defaultSuccessUrl("/dashboard")
            .and()
            .logout()
                .logoutSuccessUrl("/login");
        return http.build();
    }
    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return new BCryptPasswordEncoder();
    }
}

帮忙生成了SecurityConfig配置类，国际化的类是空的

spring:
  profiles:
    active: prod
  datasource:
    url: jdbc:mysql://prod-db:3306/mydb
    username: prod_user
    password: prod_password

总体上来说，可能需求比较难，对于AI助手来说，没法那么清晰的达到要求，可用性一般

跨语言编程

笔者提出需求：

现有代码CustomerService中，getCustomer获取了Customer对象，帮我写一段使用kotlin语法的代码，实现拿出来Customer，存到redis内
发现可能是表达有误，

理解偏了，后来修正需求：
领导要求存储到redis的代码，不能用java编写，必须用kotlin编写，请重新优化代码

通义灵码理解正确，并且完成了代码的生成

我们可以看到，对于需求来讲，还是有技巧的，通过技巧会让通义灵码能够更加聪明的理解我们的需要。

错误排查以及修复

网上随便找了个错误异常，很明显的问题，数据库访问拒绝，用户名密码可能不对

非常详尽的处理方案，真的很强大！！

常规但稍有难度的问题，也是游刃有余的解决了。

通义灵码V2.0 vs V1.0

详细的体验了在DeepSeek大模型技术加成下新的通义灵码，我们可以非常直观的感受到巨大的技术提升

1. 详尽的思考过程展示
2. 更有智慧的问题解决
3. 高效的速率
4. 理解力大大加强

借助DeepSeek模型的加成，详尽展示思考过程，对于用户来讲，一方面，更清楚的知道自己的薄弱点，加深了技术细节，同时思考过程，也会验证需求是否理解透彻，更加的智慧。
问题的解决方案更有智慧，以前比较死板，更像是从一些论坛得到了一些死的答案，现在更有智慧
速率明显的提升，以前问题解答都是有一定的延迟，现在速率很快
对于复杂问题的抽象理解力大大加强，能够处理很复杂的编程任务，不再是单一助手，而更像是一个伙伴

总结

DeepSeek技术对通义灵码AI编程助手的加持，显著提升了其在代码生成、多任务协作、模型性能等方面的能力，使其在功能和应用场景上展现出与以往版本的明显差异。

代码生成能力与复杂任务处理能力的提升

1. 更高效的复杂算法生成
   DeepSeek V3模型在多令牌预测和推理任务中表现优异，能够快速生成工程级的代码文件（如C语言中的base64编解码算法），并支持自动修复编译错误。例如，用户通过自然语言描述需求后，通义灵码可生成完整的代码、头文件、测试用例及CMake编译脚本，并在遇到错误时提供实时修复方案。
2. 多文件协同与上下文感知
   结合DeepSeek技术，通义灵码能够跨文件感知代码库的业务场景，生成更贴合实际需求的代码。例如，在嵌入式开发中，用户可通过多轮对话逐步迭代需求，AI会自动调整多个文件中的代码逻辑，甚至支持二进制数据处理。
3. 多语言支持的扩展
   通义灵码原本支持200+编程语言（如Java、Python、C++等），而DeepSeek模型的加入进一步增强了其对复杂编程语言（如Rust、Scala）和长序列代码的理解能力，同时支持生成符合企业规范的代码。

模型性能与效率的飞跃

1. 模型架构优化
   DeepSeek-V3采用混合专家（MoE）架构，将模型拆分为多个专家模块，分别处理不同任务，显著提升了代码生成的准确性和灵活性。其性能接近GPT-4 Turbo，但成本仅为后者的近百分之一。
2. 生成速度与响应效率
   多令牌预测技术使代码生成速度提升至3.8倍，尤其适合需要快速迭代的场景。例如，在生成单元测试时，通义灵码可批量生成覆盖边界条件的测试用例，并自动修复错误，节省开发者数小时工作量。

开发流程的全链路支持

1. 从需求到测试的一站式协作
   通义灵码支持从零开始的需求开发、问题修复到单元测试生成的全流程。例如，在实时数据处理项目中，开发者可通过对话交互快速生成数据接口代码，并同步生成完整的测试用例，缩短项目周期30%以上。
2. 智能问答与上下文理解
   DeepSeek技术增强了通义灵码对开发意图的理解能力，支持结合本地工程上下文（@workspace）和终端指令（@terminal）进行精准问答。例如，用户可通过自然语言描述需求，AI会结合当前工程生成代码修改建议。

多模型切换与定制化能力

1. 按需选择模型
   用户可在Qwen2.5、DeepSeek-V3和R1系列模型间自由切换。例如，DeepSeek-V3适用于复杂算法生成，而R1模型则优化了推理效率，满足不同场景需求。
2. 企业级私有化部署
   支持企业私有模型训练和知识库集成，例如中华财险等企业通过通义灵码专属版实现了26%新增代码的自动化生成，并确保代码符合内部规范。

与传统版本的核心差异对比

能力维度	传统版本（如CodeQwen1.5）	DeepSeek加持版本
代码生成速度	较慢，依赖单令牌预测	多令牌预测，速度提升3.8倍
复杂任务处理	单一文件级代码生成	多文件协同修改与工程级代码生成
模型灵活性	固定模型	多模型切换（V3/R1/Qwen2.5）
企业级支持	基础私域知识集成	定制化模型训练与私有化部署
错误修复能力	依赖开发者手动调试	自动分析编译错误并提供修复方案

DeepSeek技术的引入使通义灵码从“辅助工具”升级为“工程级协作伙伴”，其核心突破在于：复杂任务的高效处理能力、多模型灵活切换、全链路开发支持以及企业级定制化服务。这些改进不仅提升了开发效率，还降低了技术门槛，使得开发者能更专注于创新性工作。