Anthropic宣布停止对中国服务后，Claude大模型在国内无法使用，引发开发者恐慌。本文详细介绍了10款优秀替代大模型，包括Gemini、GPT系列、Kimi等，分析了它们各自的特点和适用场景。作者结合实际开发经验，分享了如何根据不同开发阶段（需求分析、设计、编码、测试等）选择合适的大模型，形成高效开发流程，帮助开发者应对Claude缺失的困境。

昨天，连字节的Trae都坚持不住了：

从昨天到今天，Trae用户群里真的是一片哀嚎，说自己做不出东西的，和官方叫着要退会员费的，到处问怎么办的人比比皆是。很多开发者嚷嚷着天塌了，其实，哪有那么可怕嘛！claude确实写代码能力强不错，但我们还有很多好用的大模型能支持我们开发项目的，今天，我就用这篇文章帮助大家认识一下应用开发中可以使用的大模型。

首先，奉上本人按照互联网评测记录总结的各个大模型的特色及优缺点对比表供大家参考：

不喜欢看表的可以看下面的白话介绍：

• Gemini 2.5 Pro 这位老大哥，手握百万到两百万的超长上下文，简直就是代码界的百科全书！你扔给它整个代码库，它能给你梳理得明明白白，架构设计、复杂需求分析、高可靠度测试生成，样样精通。企业级应用的扛把子，就是价格稍微有点小贵，但质量绝对对得起这个价！
• GPT 5 high 作为OpenAI家的顶配选手，推理能力和编码规划都是顶级水准。关键模块设计、安全合规审查这种大事交给它准没错，大型方案生成稳如老狗，就是费用和延迟会稍微高一点，但关键时刻的可靠性绝对值得！
• GPT 4.1 这位可是长文档处理专家，百万上下文让它能一口吞下整个技术文档库！端到端代码修改建议、长文合同归纳、多步流程自动化，这些都是它的拿手好戏。真实工程基准表现优异，就是需要你稍微花点心思设计提示词。
• Gemini 2.5 Flash 速度与性价比的代名词！百万上下文加持，批量摘要、日常编码辅助、轻量数据处理流水线，它都能快速搞定。客服助理、日常开发的好帮手，速度快费用低，批量任务的不二之选！
• GPT 4o 多模态全能选手，语音图像视频文本样样精通！响应速度快得飞起，成本还比前辈低一半。实时演示、教学辅助、快速原型生成，这些都是它的主场。多语言表现优秀，视觉与语音理解能力突出！
• Grok 4 实时信息检索专家，自带深度搜索超能力！逻辑推理能力强，还有专用的编码版本。多代理协作推理是其独门绝技，数据监测、实时报告生成、复杂推理问答，找它就对了！
• Kimi K2 0905 开源界的明星选手，自部署的性价比之王！编码和前端生成表现优异，256K上下文足够应对大多数任务。私有化部署、团队协作编码、成本敏感项目，这些都是它的优势领域！
• DeepSeek V3.1 开源生态的活跃分子，编码与数学推理性价比超高！支持低精度推理优化，百万上下文让它能处理大规模任务。自托管研发平台、文档代码检索问答，开源项目的得力助手！
• GPT 5 medium 均衡发展的全能型选手，通用能力稳定可靠！日常研发协作、需求梳理、代码评审，这些常规任务它都能很好胜任。与现有工具链兼容性好，是团队开发的可靠伙伴！
• o3 专注推理的思想家，可配置的思考策略让它能深度分析复杂问题！算法题解、约束规划、规则校验，这些需要严谨逻辑的任务正是它的强项。虽然多模态能力有限，但在纯文本推理领域绝对是专家级！

以上介绍的大模型在Trae国际版里面都能调用哦！

所以朋友们，别慌！我们有这么多优秀的大模型可以选择，每个都有自己的独门绝技。无论是超长文档处理、实时多模态交互、成本优化还是私有化部署，总有一款适合你的项目需求。开发之路，我们完全可以继续稳步前行！

接下来，我介绍一下自己平时做项目开发的时候，喜欢怎么用这些大模型：

1.刚开始需求分析阶段，我就请Gemini 2.5 Pro这位老大哥出马，把产品文档、用户故事、竞品分析全都扔给它，让它帮我梳理出清晰的架构蓝图和技术方案，百万上下文让它吃得下整个需求文档库！

2.进入设计阶段，GPT 5 high就来帮忙了，关键模块设计、安全合规审查这种大事交给它最放心，大型方案生成稳得一批，确保架构设计既先进又可靠。

3.写代码的时候，GPT 5是我的主力编码搭档，端到端代码修改建议、重构优化、多步流程自动化，这些脏活累活它都能高效完成，百万上下文让它能理解整个代码库的来龙去脉。

4.需要快速原型演示？GPT 4o闪亮登场！语音图像视频多模态全能，实时演示、教学辅助、界面生成，响应速度快得让人夸我效率高！

5.批量数据处理和日常运维，Gemini 2.5 Flash性价比之王当仁不让，日志摘要、工单处理、轻量数据流水线，速度快费用低，批量任务的最佳选择。

6.遇到复杂算法问题，o3这位思想家就派上用场了，算法题解、约束规划、规则校验，需要严谨逻辑的地方它从不掉链子。

7.项目要私有化部署了？Kimi K2 0905和DeepSeek V3.1开源双雄联手出击，自托管研发平台、团队协作编码、成本敏感项目，既保证安全又控制成本！

8.最后测试和上线阶段，Grok 4实时信息检索专家帮忙监测数据、生成报告，确保万无一失。

各个模型齐心协力，就像一支超级开发战队，每个环节都有专业选手坐镇，从需求到上线全程护航，让软件开发变得既高效又有趣！哈哈！

希望今天的分享，能够给你带来些微帮助~

科技改变开发，模型助力创新，祝我们的项目之路越走越宽广！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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