阿里的 AI IDE 登场了，AI辅助编程越来越有意思了
刚刚，阿里云正式发布通义灵码的 AI 原生 IDE：Lingma IDE。我早就听说阿里内部正在开发对标 Cursor 的产品，而且团队对交互和生成效果的要求极高，没想到竟然在端午假期前的最后一个工作日，悄悄上线了。
Lingma IDE 依然是免费开放，核心功能和 Cursor 对齐，比如 Agent 智能体、下一步编辑预测、Inline Chat 行间对话、MCP 工具集……这些功能在 Lingma IDE 上都能找到。
我第一时间体验了下，最大感受就是“快”，比 Cursor 还要快不少，整体用下来非常顺畅，建议用插件或者 Cursor 等产品的同学可以试试。
模型层面，目前 Lingma IDE 默认整合了 Qwen 最新的几款模型，还有 DeepSeek 系列。阿里巴巴自家的开源模型 Qwen3 在编程方面相当优秀，它的旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在上月底的基准测试中，已经跻身第一梯队。
另外，还有 DeepSeek R1 前天刚刚发布一次更新，其中代码能力和页面审美也都有不少提升。这些能力接下来都可以在 Lingma IDE 中使用。
Lingma IDE 有两个亮点打动了我：
第一，大模型在处理简单功能时没什么压力，但一旦遇到大型、复杂的工程，光靠模型自身能力其实很难“装下”全部代码和上下文，补全和理解的准确率就会大打折扣。
通义灵码这次直接用上了阿里自研的感知引擎，融合代码语义检索、向量 embedding 等核心能力，能自动感知项目架构、技术栈、代码文件、报错信息等工程内细节，无需手动补充任何上下文。
第二，自动记忆感知。通义灵码会根据你和 AI 之间的历史对话、项目经验、常见问题，自动总结和更新工程里的各种细节和注意事项。说白了，就是在用的过程中，通义灵码会越来越懂我们，无论是个人习惯还是项目特点，都能不断自我优化，给出更贴合的建议，千人千面。
对国内开发者来说，这无疑是个重大利好。决定 AI 编程 IDE 效果的一个重要因素是模型的能力。目前行业内公认最强的 Claude，但由于备案等合规原因，国内用户很难直接用上 Claude 的模型。
我知道很多国内的用户，特别是传统公司和学生，大家受限于公司要求和网络问题，根本没办法体验到 AI 原生的 IDE。
阿里的千问大模型在这两年进步非常快，在国际开源社区影响力也很大。特别是 Qwen3 发布后，它与 Anthropic、OpenAI 等头部厂商的模型差距正在快速缩小。现在，基于 Lingma IDE，国内开发者终于能够用上世界领先水平的 AI 编程工具。
而且通义灵码毕竟是国产，它对国内的产品生态支持也会更好。比如 MCP 方面，已经集成了魔搭 MCP 市场上超过 3000 个扩展，开发者可以一键调用各类工具，不管是做自动化测试、地图服务，还是文件处理，完全不用折腾配置。这些便利性，在 Cursor 等产品里无法体验到的。
另外，灵码还有专门的企业版，对国内有合规和数据安全要求的公司来说，更容易在团队和组织层面大规模落地。尤其是大厂、金融、制造等行业，部署和权限管理、团队协作这些细节，灵码都做了不少本地化适配。
其实通义灵码入局 AI 编程赛道并不算晚。早在 2023 年 10 月，阿里巴巴就推出了通义灵码，当时还是以 AI 插件的形式发布的。记得它的 JetBrains 插件功能非常齐全，在开发者社区有口皆碑。
我查了一下官方数据，通义灵码插件的下载量已经超过 1500 万，按这个体量来看，市占率相当可观。
这次 Lingma IDE 上线，通义灵码也等于是把“插件”和“原生 IDE”这两条路都铺开了。
根据我们团队上午的使用体验来看，整体效果 Lingma IDE 和 Cursor 互有胜负，整体来看 Cursor 还是会更强一点，毕竟 Cursor 有 Claude 的模型在那撑着，而且 Cursor 团队做了这么久，他们交互层面也有不少经验和技术积累，新产品想一下子反超，没那么容易。
但我想说，整个 AI IDE 的竞争，其实才刚刚开始。前段时间，字节发布了 Trae，甚至还传出来内部禁止使用 Cursor 的消息。今天阿里 Lingma IDE 正式发布，也意味着阿里巴巴彻底入局，开始在这个赛道深耕。
从产品设计细节来看，我觉得阿里肯定不满足于只做国内市场，很大概率是奔着全球开发者去的。并且从过往的经验看，开发者工具，不会存在分区的情况，你看现在几款流行的 IDE，VSCode、JetBrains，它们服务的都是全球用户。
AI 编程已经成为 AI 大模型的杀手级应用场景，目前 Cursor 的 ARR 已经增长到 3 亿美元，成为现在众多不同类型的 AI 应用中增长最快的公司。市场上的头部玩家，都已经意识到编程这个场景的重要性。
Anthropic 首席科学官 Jared Kaplan 上周在接收 CNBC 的采访时说，他们公司自去年底起已经停止对 ChatBot 的投资，转而专注于提升 Claude 处理复杂编程任务的能力。而与此同时，OpenAI 也正在考虑收购 WindSurf，这两家公司都不约而同的意识到 AI 编程的价值。还有谷歌、亚马逊、微软也都已经发布类似产品。
我三月时曾经做过统计，AI Coding 赛道上，仅仅是美国市场，创业公司募集到的资金已经超过 30 亿美元。竞争的激烈程度可想而知。
什么样的公司最终会获胜？目前可以看到的趋势是，想交付更好的用户体验，就需要模型和应用的深度配合，整个市场已经进入到端到端的竞争阶段。
其实就是 OpenAI CPO Kevin Weil 说的那个观点：最好的 AI 产品需要大量的迭代反馈，需要理解自己想解决的问题，并为这些问题构建 Evals，然后用这些评估去收集数据、微调模型，让模型在这些用例上表现得更好。这也是模型即应用的另外一层含义。
现在，AI 原生 IDE 这个方向，其实行业已经形成了共识，不管是功能形态还是产品设计，大家都在往同一个方向卷。在这样的背景下，我觉得阿里还是有很大机会做成的。
毕竟，阿里手里握着世界顶级的开源大模型资源，Qwen 在国际上也有不少关注度。再加上阿里云在基础设施层面的优势，无论模型训练还是产品落地，阿里都有条件给开发者提供一套真正稳定、可用的 AI 编程环境。
你如果关注 AI 编程行业的话，会知道 Cursor、Windsurf 都已经在做自己的模型，而灵码目前也有在 Qwen 模型的基础上，自研代码模型。
某种意义上讲，现在阿里完全有能力把最前沿的技术、工具和开发体验，第一时间带到国内开发者手里，甚至反向去影响全球开发者的生态。
对于开发者来说，现在正好站在一个全新的起点上。去年大家还在讨论 AI 能不能真正改变写代码的方式，结果一年不到，AI 原生 IDE 已经成了各家大厂竞逐的新战场。从插件到 IDE，从补全到智能体，从代码层面到全链路自动化，这一轮进化比我们想象的要快得多。
阿里有非常好的工程师文化，而且内部的业务非常复杂。在这样的文化和业务中孕育出来的产品，往往能更贴近一线开发者的真实需求。Lingma 这款产品我蛮看好的，我看阿里在这事情上面也投入了非常多的资源，而且刚才也提到了，从模型到产品端，他们这两年都积累了不少的技术壁垒。
Lingma 值得上手体验一番，下载地址是：
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/WWdb2UACBC2gLXCYQV_iHQ