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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。
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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。
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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。
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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。
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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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