通义灵码2.0是一款强大的VS Code插件，安装简便，图标易记。其亮点包括接入deepseek-v3/r1模型，支持智能问答、AI编程、代码优化及贴图提问；多语言和编辑器支持；个性化使用满足不同需求。个人版完全免费，节省12%开发时间。对比1.0版本，2.0在功能实现上更加完善，尤其在前端项目中表现出色，根据需求描述生成完整项目结构和详细代码，极大提升开发效率。

通义灵码2.0是阿里云推出的AI编码助手升级版，安装简便且兼容主流IDE。其行级和函数级实时续写功能准确，大幅减少编码时间。特色自然语言生成代码、单元测试及注释生成功能实用，提升代码质量和维护性。智能问答和异常排查功能出色，显著提高编程效率与代码稳定性，值得推荐。

之前介绍过在IDEA中使用DeepSeek的方案，但是很多人表示还是用的不够爽，比如用CodeChat的方案，只支持V3版本，不支持带推理的R1。想要配置R1的话有特别的麻烦。那么，今天，给大家带来一个亲测有效，可使用DeepSeek R1，同时支持问答+AI程序员，无需配置，快速使用的方案。那就是借助阿里的通义灵码，通义灵码最近刚刚做了重大更新，新上线了模型选择功能。在支持Qwen的模型之外，还同时支持了DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 ，而且是满血版671B模型。

本报告展示了模型性能压测结果，使用Python脚本对多个AI模型（如DeepSeek-R1、Qwen2.5-72B、DeepSeek-V3）进行测试。任务包括代码补全、SQL生成和测试用例生成，记录响应时间及Tokens消耗，并统计代码通过率。结果显示，各模型在不同任务上的表现有所差异，Qwen2.5-72B在代码补全任务中表现出色，平均响应时间为3.8秒，代码通过率达95%。

本文通过开发Python记账本应用的真实案例，展示通义灵码AI程序员2.0的代码生成能力。从需求分析到功能实现、界面升级及测试覆盖，AI程序员展现了需求转化、技术选型、测试驱动和代码可维护性等核心价值。文中详细解析了如何使用Python标准库和tkinter库实现命令行及图形化界面，并生成单元测试用例，确保应用的稳定性和可维护性。尽管AI工具显著提升开发效率，但用户仍需具备编程基础以进行调试和优化。

灵码2.0使用deepseek插件初体验

近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件，在输入框里选择模型，即可轻松切换模型。

《通义灵码 2.0 测评文档》概述了该工具在AI程序员交互、多文件代码修改、单元测试生成、多轮对话及快照管理等方面的核心功能评估。通过实际测试，验证其提高开发效率、减少重复劳动和提升代码质量的效果。测评涵盖Windows系统与JetBrains IDE环境，针对插件版本2.0.0进行详细的功能测试，包括需求解析准确性、跨文件修改稳定性、单元测试自动生成及用户界面设计等。总结指出，通义灵码 2.0 在多文件修改、单元测试生成和用户体验方面表现出色，但在复杂需求解析和大规模项目性能上仍有改进空间。