2025年最佳的 40 个AI代码生成工具

Code2.AI是一个创新的在线平台，它通过人工智能技术帮助开发者将想法快速转化为代码。该平台通过压缩代码库，使AI能够理解并与开发者一同编程。Code2.AI的主要优点包括加速开发进程、无限制的编码能力以及与现有项目的无缝集成。它支持任何编程语言，无论是Web还是移动开发，都能提供完整的函数代码，而不仅仅是代码片段。此外，Code2.AI还提供了详细的使用指南，帮助用户更有效地利用AI进行编程。

WaveCoder是由微软亚洲研究院开发的代码大语言模型，通过指令微调增强代码大语言模型的广泛性和多功能性。它在代码摘要、生成、翻译、修复等多个编程任务上展现出卓越的性能。WaveCoder的创新之处在于其使用的数据合成框架和两阶段指令数据生成策略，确保了数据的高质量和多样性。该模型的开源，为开发者提供了一个强大的编程辅助工具，有助于提高开发效率和代码质量。

Yi-Coder是一系列开源的代码大型语言模型（LLMs），在少于100亿参数的情况下提供最先进的编码性能。它有两种尺寸—1.5B和9B参数—提供基础和聊天版本，旨在高效推理和灵活训练。Yi-Coder-9B在GitHub的代码库级别代码语料库和从CommonCrawl筛选的代码相关数据上，额外训练了2.4万亿高质量token。Yi-Coder在多种编程任务中表现出色，包括基础和竞技编程、代码编辑和仓库级完成、长上下文理解以及数学推理。

Llama Coder是一款基于人工智能的代码生成器，由Llama 3.1和Together AI共同驱动。它能够理解用户的想法，并将其转化为实际的应用程序代码，极大地提高了开发效率和创新速度。产品背后拥有强大的AI模型支持，具有高度的智能和灵活性，是编程领域的一项革命性技术。

Mamba-Codestral-7B-v0.1 是 Mistral AI Team 开发的基于 Mamba2 架构的开源代码模型，性能与最先进的基于 Transformer 的代码模型相当。它在多个行业标准基准测试中表现出色，提供高效的代码生成和理解能力，适用于编程和软件开发领域。

Codestral Mamba是Mistral AI团队发布的专注于代码生成的语言模型，它基于Mamba2架构，拥有线性时间推理的优势和理论上无限序列建模的能力。该模型经过专业训练，具备高级代码和推理能力，能够与当前最先进的基于Transformer的模型相媲美。

CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本，基于GLM-4-9B持续训练，显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能，覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异，是参数少于10亿的最强代码生成模型，实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。

Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b-ftd) 是一个基于Code Llama构建的先进大型语言模型，专注于编译器优化和代码推理。它在预测LLVM优化效果和汇编代码反编译方面展现出了卓越的性能，能够显著提高代码效率和减小代码体积。

LLM Compiler-7b-ftd是由Meta开发的大型语言模型，它基于Code Llama，针对代码优化和编译器推理进行了改进。它在预测LLVM优化效果方面表现卓越，能够完美模拟编译器输出，是编译器优化任务的理想工具。

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE)，专为代码语言设计，其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异，同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比，V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外，它支持的编程语言从86种扩展到了338种，上下文长度也从16K扩展到了128K。

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型，性能与GPT4-Turbo相当，在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上，通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练，显著增强了编码和数学推理能力，同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种，上下文长度从16K扩展到128K。

AutoCoder是一个专为代码生成任务设计的新型模型，其在HumanEval基准数据集上的测试准确率超过了GPT-4 Turbo（2024年4月）和GPT-4o。与之前的开源模型相比，AutoCoder提供了一个新功能：它可以自动安装所需的包，并在用户希望执行代码时尝试运行代码，直到确定没有问题。

Codestral-22B-v0.1是由Mistral AI Team开发的大型语言模型，它经过了80多种编程语言的训练，包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等。该模型能够根据指令生成代码，或对代码片段进行解释、重构等。它还支持Fill in the Middle (FIM)功能，用于预测代码中的中间部分，特别适合软件开发工具的插件使用，如VS Code。该模型目前没有内容审查机制，但开发团队正在寻求社区合作，以实现在需要内容审查的环境中部署。

Codestral是Mistral AI团队推出的首个代码生成AI模型，它能够通过共享指令和完成API端点帮助开发者编写和与代码交互。它在80多种编程语言上进行了训练，包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等，能够完成编码功能、编写测试和使用中间填充机制完成部分代码。Codestral在性能上设立了新的标准，它拥有32k的上下文窗口，比竞争对手的4k、8k或16k更大，从而在RepoBench上超越了所有其他模型。此外，它还提供了专用的API端点codestral.mistral.ai，允许用户在IDE中使用Instruct或Fill-In-the-Middle路由，并且提供了8周的免费beta期。Codestral还集成到了LlamaIndex和LangChain等应用框架中，以及VSCode和JetBrains环境中，使得开发者可以在这些环境中生成和与代码进行交互。

Granite Code Models 是 IBM 开发的一系列开源基础模型，专为代码生成任务设计，如修复错误、解释代码、文档化代码等。这些模型在多种编程语言上进行了训练，并在不同的代码相关任务上达到了最先进的性能。主要优点包括全面的性能、企业级的信任度以及遵循 IBM 的 AI 伦理原则进行训练。

GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。

CodeGemma是谷歌公司推出的先进大语言模型，专注于生成代码、理解和追踪指令，旨在为全球开发人员提供高质量的代码辅助工具。包括20亿参数的基础模型，70亿参数的基础模型和用于指导追踪的70亿参数模型，针对代码开发场景进行优化和微调。在各种编程语言中表现卓越，具有超凡的逻辑和数学推理能力。

aiXcoder-7B是一个拥有70亿参数的代码大模型，专为企业级软件开发设计。其性能超越340亿参数的Codellama模型，在真实开发场景下表现卓越。支持算法题和多文件复杂代码场景，生成完整代码块、偏好短小代码，提升维护成本、代码质量。开源且可私有化部署。

Stability AI宣布推出Stable Code Instruct 3B，这是一个大型的语言模型，专门设计用于理解和执行代码相关的指令。该模型的目的是帮助开发者更高效地编写、审查和优化代码，提高软件开发的生产力。

Design2Code是一个探索自动化前端工程可能性的工具，它旨在将设计转化为代码，以提高开发效率和准确性。

StarCoder2是一个1500亿参数的Transformer模型,在包括GitHub在内的600多种编程语言数据集上进行了预训练,使用了Grouped Query Attention等技术。该模型可用于代码生成任务,支持多种编程语言。

OpenCodeInterpreter是一个开源的代码生成系统,将代码生成、执行和迭代优化结合在一起。它利用包含6.8万段交互的Code-Feedback数据集进行训练,可以根据执行输出和人类反馈对代码进行动态优化。在HumanEval、MBPP等基准测试上的评估显示了它在代码生成方面的突出表现。具有33B参数量的OpenCodeInterpreter在HumanEval和MBPP的平均准确率可达83.2%,与GPT-4代码解释器的84.2%不相上下,并可通过人工反馈提升至91.6%。OpenCodeInterpreter缩小了开源代码生成模型与GPT-4等专有系统之间的差距。

Code Llama 70B是一个大型开源代码生成语言模型,可以从自然语言提示或现有代码片段生成多种编程语言的代码。它基于175亿参数的通用语言模型Llama 2,经过专门针对代码生成任务的微调,可以高效准确地生成Python、C++、Java等语言的代码。Code Llama 70B在人工评估基准测试中取得了67.8的高分,性能超过了以往的开源模型,可与专利模型媲美。它强大的代码生成能力可以提升编程效率,降低编码门槛,启发更多创新应用。

AlphaCodium是一种基于测试的、多阶段、面向代码的迭代流方法，旨在提高LLMs在代码问题上的性能。它通过优化模型在代码生成任务上的表现，特别适用于竞赛性编程问题。用户可以根据配置选择相应的模型（如“gpt-4”、“gpt-3.5-turbo-16k”等），并使用AlphaCodium解决特定问题或整个数据集。该工具还提供了一系列最佳实践，如YAML结构化输出、语义推理、模块化代码生成等，可广泛适用于其他代码生成任务。

Stable Code 3B是一个拥有27亿参数的仅解码器语言模型，预训练于1300亿个多样的文本和代码数据标记。Stable Code 3B在18种编程语言上进行了训练，并在使用BigCode的评估工具进行测试时，在多种编程语言上展现出与同等规模模型相比的最先进性能。它支持长上下文，使用了长度达16384的序列进行训练，并具有填充中间功能（FIM）。用户可以通过Hugging Face网站上的代码片段开始使用Stable Code 3B生成文本。该模型由Stability AI开发，基于GPT-NeoX库，可用于英文和编程语言。

ant-codeAI利用OpenAI和Gemini技术生成高可用代码，支持web（React，Vue，Tailwind CSS），native (react native)和其他代码。它采用GPT-4 Vision生成代码。生成代码的方式包括截图，绘制草图，和输入想法。

vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。

gpt-engineer是一个基于GPT-3的免代码代码生成工具。用户只需要用自然语言描述所需的功能,就可以生成对应的代码实现。它非常适合快速原型设计,可以大大提高编码效率。gpt-engineer最大的优势是完全免代码,用户无需学习任何语言,就可以生成各种代码实现。它还具有记忆和连续改进的能力,可以根据用户需求不断优化代码质量。总体来说,gpt-engineer是一个非常有前景的新型编程工具。

ScriptGPT是一个基于GPT-3的神经网络工具,能够根据用户提供的配置自动生成JavaScript和TypeScript的功能代码。它利用自然语言处理技术,只需要用户提供简单的代码功能描述,就可以生成对应的代码实现。该工具可以极大地提高开发效率,用户只需关注代码功能和业务逻辑,重复的代码编写工作就可以交给ScriptGPT来完成。主要优势有:1. 提高代码开发速度;2. 减少重复劳动;3. 自动添加测试用例;4. 自动安装所需代码库;5. 生成的代码可直接使用。该产品以命令行和API两种形式提供服务,开发者可以选择合适的方式集成到自己的开发流程中。

CodeGeeX2是多语言代码生成模型CodeGeeX的第二代模型。基于ChatGLM2架构,在代码生成能力、模型部署性能上都有很大提升。支持超过100种编程语言的代码补全、代码生成、代码解释、文档生成等功能。