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您错过的 7 个开源人工智能编码模型
停止将代码发送到 OpenAI 或 Anthropic。在本地运行这 7 个顶级开源编码模型，以实现隐私、控制和零 API 成本。
来源:KDnuggets# 简介
#如今，大多数使用人工智能 (AI) 编码助手的人都依赖基于云的工具，例如 Claude Code、GitHub Copilot、Cursor 等。他们很强大，这是毫无疑问的。但有一个巨大的权衡隐藏在显而易见的地方：您的代码必须发送到其他人的服务器才能使这些工具正常工作。
克劳德代码 GitHub Copilot 光标 您的代码必须发送到其他人的服务器这意味着在您得到答案之前，每个功能、每个应用程序编程接口 (API) 密钥、每个内部架构选择都会被传输给 Anthropic、OpenAI 或其他提供商。即使他们承诺隐私，许多团队也根本无法冒这个风险。特别是如果您正在使用：
人择 OpenAI- 专有或机密代码库企业客户端系统研究或政府工作负载保密协议 (NDA) 下的任何内容
这就是本地开源编码模型改变游戏规则的地方。
本地开源编码模型在本地运行您自己的 AI 模型可为您提供控制、隐私和安全性。没有代码离开您的机器。无外部日志。没有“相信我们”。最重要的是，如果您已经拥有功能强大的硬件，则可以节省数千美元的 API 和订阅成本。
在本文中，我们将介绍七个开放权重 AI 编码模型，这些模型始终在编码基准中得分最高，并且正在迅速成为专有工具的真正替代品。
如果您想要简短版本，请滚动到底部以获取所有七个型号的快速比较表。
# 1. Kimi-K2-Moonshot AI 的思考
Kimi-K2-思考 登月人工智能# 2.MiniMaxAI 的 MiniMax‑M2
MiniMax-M2专为精英编码和代理任务而设计，而不影响一般智能，它专注于计划→行动→验证循环。由于 100 亿次激活足迹，这些循环仍然保持响应。