豆包“9塊9包郵”+TRAE SOLO，字節AI編程不想靠別人了

不久之前，Anthropic斷供TRAE，讓字節在AI編程領域再遇挫折，但字節迅速做出調整，在這一領域開啟了“大力出奇跡”模式。

先是在11月11號推出了豆包編程模型（Doubao-Seed-Code），這是國內首個支持視覺理解能力的編程模型，如果描述不清楚需求，那就畫給它。而且最重要的是，它很便宜，面向個人開發者的版本，第一個月只要9塊9。

但是還沒完，緊接著第二天，字節直接搬出了TRAE SOLO模式的正式版。

現在，它能覆蓋整個開發到發布過程，使用門檻遠低于傳統的AI編程工具，而且SOLO模式對應的Pro訂閱，第一個月只要3美元，往后每個月是10美元。

作為對比，目前全球用戶最多的Cursor每月的訂閱費用為20美元，WindSurf為15美元。

至此，字節AI編程賽道的布局已經清晰起來：自家IDE+自家模型兩條腿走路，用豆包生成代碼，再用TRAE進行調試、編譯，進而徹底擺脫對外部模型的依賴。

不僅如此，豆包編程模型“9塊9包郵”，顯然意味著字節要在AI編程領域“大力出奇跡”，挑戰現有市場格局。不過，在這個競爭激烈的市場，價格戰有用，但技術才是王道。

01

在開始介紹TRAE SOLO正式版之前，我真的想好好吐槽一下這個發布會。

在抖音直播上，即便是網頁模式，也只能通過豎屏模式觀看。而直播流卻是橫屏的，再加上直播上下兩部分全都使用TRAE的廣告進行填充。這就形成了一種我用豎屏看橫屏還不能進行拉伸放大的糟糕體驗。其直接結果就是，視頻演示中的代碼很難看清，必須要放大才行。

不過這并不妨礙正式版的TRAE SOLO模式進行了較大幅度的更新。

TRAE非常強調自身AI IDE這個概念。傳統IDE就是集成開發環境，是將代碼的編寫、編譯、調試、運行放在同一個界面里完成。而AI IDE，就是在傳統IDE的基礎上，通過大語言模型，把平時說的對話，變成一行一行代碼。

而SOLO正式版則強調一個新的概念，叫做“The Responsive Coding Agent”，響應式編碼智能體。也就是讓AI徹底接手所有的代碼環節。

以前用AI寫代碼，是你寫一點注釋，AI生成代碼，你再改注釋，AI再改代碼，兩個人來回傳球。而且，你得先建立數據庫表，寫后端接口，再寫前端表單，每一步都要手動指揮AI。你是主角，AI是你的助手。

然而在正式版的SOLO模式里，角色定位就不一樣了。AI才是主角，而你只是一個產品經理。你對SOLO提出需求，AI會自己寫需求文檔、選技術棧、寫前后端代碼、部署上線，整個項目從頭到尾全包了。

正式版的SOLO分為兩種，一種是適合個人項目與小團隊SOLO Builder，專門用于輕量的開發需求。

另一種是更為專業的SOLO Coder。它解決的第一個問題就是，AI編程生成的代碼無法迭代。因為SOLO Coder最擅長的就是項目迭代、問題修復與架構重構。

發布會演示中，開發者先是提出需求，而SOLO Coder并沒有著急直接生成代碼，而是將這個需求轉化為更好理解的文字。大大降低了溝通成本。

這也是SOLO Coder新加入的Plan模式，先將整個開發計劃修改到滿意后，再去生成代碼。

隨后在代碼生成完之后，開發人員在運行時發現了一處BUG。他并沒有修改代碼，而是將BUG復制給了SOLO Coder。

SOLO Coder通過智能體對代碼倉庫進行管理，找到了BUG發生的原因，進而對項目進行迭代，完成BUG修復。

SOLO還解決了一個長時間困擾開發者的問題。

在過去的AI編程中，尤其是復雜項目，想要完成全部的代碼生成，需要進行多輪對話。但是這樣就產生了一個新問題，當對話過長時，AI就會忘掉最開始的部分，導致生成的代碼偏離最初的需求。

此外，當達到上下文上限時，就需要使用新的chat來繼續和AI對話。那么開發者還要把此前對話的內容，復制到這里新的chat中，整個過程非常麻煩。

SOLO正式版有個功能，可以壓縮上下文功能管理及精煉上下文，將其變成很短的一句話，塞到AI的記憶里。這樣接下來代碼生成過程里，AI就不需要從頭回顧超長的上下文，只需要看一眼壓縮后的版本就行了。

并且智能體會在開發過程中，通過文檔、To-Do List、plan、智能摘要等形式主動反饋重點信息，讓開發者實時感知項目進度和重要節點。

整體來說，正式版的SOLO模式就是將大量的實際需求縫合在了一起。

02

字節在AI編程這條路上走得其實挺早的。

2024年6月時，字節就推出了MarsCode，這是一個可以裝在VS Code或IntelliJ等主流IDE中的插件，提供代碼補全、bug解釋等基礎功能。在當時，開發者對這類工具的依賴度還不高，主要將其視為提升效率的輔助手段。

插件形式是當時的主流方案，最具代表性的就是CoPilot。然而在2024年前，AI編程的能力主要還是集中在代碼補全和簡單的代碼片段生成上，距離現在強調的“能獨立完成功能”還是有不小差距。

而且當時的AI編程工具門檻非常高，別說產品經理了，就連一些初學代碼的人，都用不明白這些插件。整個AI編程行業也處于一種“大家都知道這個方向有前景，但還不確定怎么做”的狀態。

不久之后，字節內部啟動了一個更大膽的計劃——開發一款AI原生的IDE。不同于將AI功能簡單植入傳統編輯器，這個項目試圖從底層架構重新設計一個以AI為核心的開發環境。

字節當時的判斷是這樣的，AI IDE是AI編程的第二階段產品形態，相比插件，它能將AI能力與開發環境深度融合，既讓開發者保留對開發決策的控制權，又能顯著提升工具本身的能力，適合用來開發高價值的復雜應用。

2025年1月19日，TRAE國際版正式發布，3月國內版隨之落地。TRAE的全稱是The Real AI Engineer，真正的AI工程師。

TRAE的定位相當激進，它不只是一個“會寫代碼的編輯器”，而是讓AI真正參與到整個開發流程中。整個項目，從最初的開發到最后的部署，都可以在TRAE上實現。

TRAE的增長速度也很快，截至2025年5月，TRAE累計生成了超過60億行被用戶采納的代碼。月活用戶就突破了100萬。

與此同時，字節發了一封內部信，要求員工停止使用第三方AI編程軟件，轉而使用自家的TRAE。主要原因是，字節發現一些員工通過個人賬戶采購使用AI編程工具，數據沉淀到個人賬戶，不符合公司數據安全管理規范。

此外，一些第三方AI開發工具（如Cursor、Windsurf）以及部分模型（如Claude）尚未在中國區提供服務，不符合字節的開發要求。

而另一方面，字節也是希望通過內部大規模使用來驗證和迭代產品。數據顯示，字節內部超過80%的工程師已在使用TRAE。

SOLO模式是在7月份開始測試的。在這個模式下，開發者可以將整個項目交給AI完成。例如搭建一個新聞早報網站，只需描述清楚需求，AI便能自主選擇技術棧、編寫代碼、配置環境、測試并部署。許多開發者通過這個功能快速完成了小型項目，效率提升顯著。

然而，隨著Anthropic調整服務條款，TRAE國際版無法繼續使用Claude模型。Claude是AI編程領域最出色的模型之一，失去這一選項后，TRAE只能使用GPT、Gemini等海外模型，或者是GLM 4.6這樣的國內模型。盡管官方表示體驗不會下降，但對習慣使用Claude的用戶而言仍有影響。

03

任何一家企業都不希望自己的業務受制于人，當然也包括字節。

字節在11月11日正式發布了豆包編程模型（Doubao-Seed-Code）。該模型專門針對編程任務優化，支持256K長上下文，可處理大型項目。

它也是國內首個支持視覺理解能力的編程模型，開發者可以提供設計稿截圖，模型能解析圖像中的界面元素（按鈕、輸入框、布局結構等），并生成對應的HTML、CSS、JavaScript等前端代碼。

有些頁面描述困難，直接畫出來丟給豆包，能節省不少的溝通成本。

豆包編程模型與TRAE的結合，構成了字節AI編程生態的閉環。

豆包編程模型的特點就是便宜。比如創建同一交互式英語學習網站，它的tokens費用是0.34元，而Claude Sonnet 4.5的成本約為4.05 元；復刻《我的世界》類游戲成本不到2毛錢，Claude Sonnet 4.5 完成同類任務成本超3元。

而X上多位體驗過豆包編程模型和Claude的開發者表示，豆包編程模型在簡單任務上，tokens消耗數量以及生成速度都比Claude更強，但是復雜推理上表現不如Claude。

實際測試過程中，豆包在SWE-Bench-Verified和Multi-SWE這兩個測試集上優于Sonnet 4.5，但在Terminal Bench上輸給了后者。

SWE-Bench-Verified是關于修復BUG的測試集，Multi-SWE是經典問題測試集，而Terminal Bench是復雜能力測試集。這樣的測試結果也符合X上用戶的評價。

將視野擴展到整個行業就會發現，AI編程領域的競爭格局是非常激烈的。

其中最知名的就是Cursor。2024年，它完成了1億美元的B輪融資，估值達26億美元。Cursor的核心優勢在于多模型支持，開發者可以選擇GPT、Claude或其他模型。

Cursor最大的優勢在于入局早，積累了相當龐大的使用群體。根據官方數據，Cursor 月活躍用戶數達 789 萬，位居全球 AI 編程工具月活第一。

2025年6月時，Cursor的年度經常性收入（ARR）就已超過了5億美元，企業估值達99億美元。

另外一大巨頭就是Claude Code。自2025年5月Claude 4模型發布后，Claude Code不僅活躍用戶增長 300%，到10月時用戶總量已實現10倍增長；同期每周下載量也暴增6倍，達到300萬次。

這也是為什么，Claude對于TRAE非常重要。

對于此，國內多家企業都跟字節一樣，只允許員工使用自己家的AI編程工具，就連螞蟻都是如此。

除了Claude等國外對手，字節在國內的“友商”也都在AI編程方面有所布局。阿里在2025年8月，發布了智能代理式編程平臺Qoder，該平臺是國內首個定位為編程智能體。簡單來說，Qoder就相當于一個軟件公司，你給它提需求，它能生成全棧代碼，并且完成測試驗證，最終交付可運行的完整項目。

同時Qoder內置智能調度系統，會根據任務復雜度匹配對應模型，簡單補全就用輕量模型，復雜推理則調用性能較強的模型，這種動態調配既保證響應速度，又降低算力成本。

雖然現在阿里并沒有公布Qoder的月活，但是根據公開資料，Qoder上線5天用戶規模就突破了10萬，60天后開發者數量突破了50萬。

騰訊在AI編程領域主推CodeBuddy。這是一個是非常特殊的AI編程工具，因為它針對微信生態（包括微信 App、微信支付、小程序等核心業務）提供了定制化的工具。

舉個例子，開發者輸入自然語言需求，CodeBuddy 能直接生成符合小程序規范的WXML、WXSS、JS 代碼，并自動引入微信提供的原生API（如wx.request、wx.getStorage），就不需要再查閱文檔，大大減少了微信小程序的開發成本。當然，還有微信支付。

根據Spherical Insights的預測，全球AI編程工具市場規模將超過295億美元。當所有人都在尋找黃金時，做賣鏟子的生意會更賺錢。

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