模型选择指南｜TRAE 中国版 SOLO 模式

截止最新，TRAE 中国版 SOLO 模式已内置 包括 Doubao-Seed-2.0-Code 、GLM-5 、MiniMax-M2.5 以及 Kimi-K2.5 在内的多款主流模型。

由于不同模型在开发过程中的不同环节各有所长，选择模型的核心并非 "哪款模型最优"，而是哪款模型最适配你要交付的任务。因此在本文中，我们期望通过分析不同模型适应场景，为大家提供一种针对任务类型进行模型选择的思路。

选择模型的核心并非"谁最强"，而是"谁最合适"。

按照任务特征快速选择

在选择模型之前，先回答以下 2 个问题，帮你快速缩小选择范围。

你的核心输入是什么？

• 视觉材料为主： 如 UI 设计稿、截图、手绘原型？

  是 → 优先考虑 Doubao-Seed-2.0-Code。

• 海量文本或多个文件： 如几十份文档、整个代码库？

  是 → 优先考虑 Kimi-K2.5。

• 结构化指令或代码： 如清晰的开发需求、Shell 命令？

  是 → GLM-5 和 MiniMax-M2.5 表现更稳定。

你的任务复杂度如何？

• 需要复杂推理或自主规划： 如"帮我设计一个后台系统"、代码库重构？

  是 → GLM-5 的 Agentic 能力最强。

• 涉及跨语言开发： 如 Python 调用 C++、Java 转 Go？

  是 → MiniMax-M2.5 的跨语言能力更突出。

• 任务明确，但执行繁琐： 如根据原型图写页面、生成模板代码？

  是 → Doubao-Seed-2.0-Code 性价比最高。

按照模型特性选择

接下来，我们再从四款模型的特点出发，为大家进行详细的场景拆解！

Doubao-Seed-2.0-Code：高性价比的前端开发助手

当你的任务聚焦于代码生成，尤其是需要从视觉稿 直接转换成前端代码 ，同时又对成本 和效率有较高要求时，你就可以选择 Doubao-Seed-2.0-Code。

优势

• 原生视觉理解，前端开发利器： 它能很好地理解 UI 设计稿、截图甚至是手绘原型，一键生成高质量的前端代码，自主完成样式修复和 Bug 修复，极大提升开发效率。

• 国内合规，安全可靠： 在内容安全和数据合规方面经过了严格的设计和审查，在企业级应用中同样安全无忧。

适用场景举例

1. 原型图到代码： 上传 JPG/PNG 格式的设计稿、高保真原型截图，直接生成匹配度很高的 HTML/CSS/JS 或 Vue/React 组件代码。

2. 已有页面复刻与迭代： 截取一个现有网页的局部，让模型模仿其风格和布局，开发一个新模块，或修复样式 Bug。例如，当你遇到样式问题时，可以同时把"出错界面的截图"和"对应的代码片段"发给它。Doubao 能结合视觉表现和代码逻辑，精准指出是哪个 flex 属性写错了，或者哪个 z-index 层级冲突了，并直接给出修复后的 CSS 代码。

3. 自动化生成模板代码： 对于重复性高的开发工作，如生成各类配置文件、数据库 CRUD 接口、单元测试骨架等，Doubao-Seed-2.0-Code 能以低成本快速完成。

提示词参考

任务： 将一张移动端用户个人主页的截图，转换为一个 Vue 3 组件。

输入材料：

• 附件： [上传 user-profile.png 截图]

约束与要求：

• 使用 Vue 3 Composition API 和 < script setup > 语法。
• 使用 TypeScript 编写脚本。
• 样式使用 SCSS，并遵循 BEM 命名规范。
• 头像、用户名、统计数据（如帖子、关注、粉丝数）需要作为 props 传入。
• 组件结构要清晰，代码注释要完整。

期望产出：

• 一个完整的 .vue 单文件组件代码。

GLM-5：胜任复杂任务的"问题解决者"

当你面对一个定义模糊、需要深度思考和精密规划 的复杂系统级任务时，它卓越的多轮协作和 Agentic Coding 能力是首选。

优势

• 适合复杂工程项目的 Agentic Coding： 当你只给出"我要做一个带用户系统、订单管理和报表的后台"这类高层需求时，可以让 GLM-5 先帮你拆分模块、设计接口与数据结构，再按步骤生成前后端代码骨架和关键实现。

• 深度多轮协作与推理： 在连续对话中能极好地保持上下文和约束。面对"代码要兼容老版本，但性能要提升 50%"这类复杂约束，它能像一个真人专家一样与你反复拉锯、澄清细节，并给出解决方案。

适用场景举例

1. 系统级重构与迁移： 规划并执行一个大型代码库的迁移，如从 Python 2 到 Python 3，或将一个庞大的单体应用拆分为微服务。模型能自主分析依赖、重写语法并生成测试用例。

2. 开发一个完整的 Web 应用： 给出"我需要一个带用户登录、文章发布和评论功能的博客系统"这样的高级指令，GLM-5 能自主规划前后端技术栈、数据库结构并生成全部核心代码。

3. 撰写深度行业分析报告： 结合其强大的联网搜索与工具调用能力，围绕一个主题进行深度研究，并最终形成一份结构清晰、论据充分的分析报告。

提示词参考

任务： 为一个新的社交产品设计数据库结构，并生成对应的 SQL DDL 语句。

输入材料：

• 产品核心概念： 一个基于兴趣图谱的社交 App，核心实体包括：用户（User）、帖子（Post）、评论（Comment）、话题（Topic）、用户关系（Follow）。

约束与要求：

• 数据库技术选型为 MySQL 8.0。
• 需要考虑未来的扩展性，表结构设计要合理。
• 用户表： 包含基本信息（用户名、加密密码、邮箱）、头像 URL、简介等。
• 帖子表： 关联用户，包含内容、创建时间、支持多话题关联。
• 用户关系表： 实现关注/被关注的多对多关系。
• 所有表都需要有主键、创建时间和更新时间字段。
• 为关键查询（如按用户查帖子、按话题查帖子）添加必要的索引。

期望产出：

• 完整的 CREATE TABLE SQL 脚本，包含所有表、字段、主键、外键和索引定义。

• 在脚本开头对核心表设计思路进行简要说明。

MiniMax-M2.5：务实精准的"跨语言工程专家"

MiniMax-M2.5 像一位严谨务实的"工程专家"。它在处理跨语言任务和需要精确理解指令的场景中表现突出，输出干净、规范，是许多工程师落地具体任务时的好帮手。

优势

• 出色的多语言代码能力： 在处理多编程语言混合的项目，比如当你需要写一段 Python 调用 C++ 动态库（ctypes/FFI） 的胶水代码，或者将一段复杂的 Java 业务逻辑重构为 Go 语言时，它能精准对齐不同语言的数据类型（如指针、结构体），减少因语言特性差异导致的 Bug。

• 强大的 Terminal 操作理解： 对 Shell 脚本、命令行工具的理解和生成能力强，例如当你需要写一行极长的 Shell 命令来批量处理服务器日志时，可以选择 MiniMax-M2.5 来完成任务，适合 DevOps、自动化运维等场景。

• 务实精准的语言风格： 对话和写作风格偏向务实和精确，少有冗余，例如在需要生成严格格式的 SQL 建表语句、编写 Protobuf/Thrift 接口定义，或者根据代码自动生成 Swagger/OpenAPI 文档时，它的输出非常干净、规范，不会像某些模型那样添加多余的解释性废话，直接复制即可使用。

适用场景举例

1. 跨语言代码翻译与重构： 将一个用 Java 实现的算法库，完整地翻译成 Go 语言版本，并保持接口和功能的一致性。

2. 编写复杂的自动化运维脚本： 编写一个 Shell 脚本，用于自动化部署一个包含 Web 服务器、数据库和缓存服务的复杂应用。

3. 生成数据库迁移文件 ： 根据两个不同版本的数据库 Schema 定义，自动生成 SQL 迁移脚本。

提示词参考

任务： 编写一个 Shell 脚本，用于定期备份服务器上的指定目录，并删除旧的备份。

输入材料：

• 源目录： /var/www/html
• 备份目标目录： /mnt/backups/
• 备份文件名格式： backup-YYYY-MM-DD.tar.gz

约束与要求：

• 脚本需要使用bash解释器。
• 在备份前，先检查目标目录是否存在，不存在则创建。
• 使用 tar 和 gzip 进行压缩打包。
• 每次执行时，自动删除 7 天以前的备份文件。
• 在脚本的关键步骤（如开始备份、删除旧文件）打印日志信息。
• 脚本需要有执行权限。

期望产出：

• 一个可以直接在服务器上运行的 .sh 脚本文件内容。

Kimi-K2.5：海量信息处理的"阅读理解之王"

Kimi 家族以其无与伦比的"长上下文处理能力"而闻名，当你需要处理海量文本、阅读整个代码库或整合多个复杂文档时，Kimi-K2.5 是最佳的选择。

优势

• 适合超长、多步骤任务的拆分执行： 例如整理几十份调研报告、招投标文件或政策法规时，可以先让 Kimi 帮你按主题自动拆分子任务，分别阅读不同文档，再把关键结论汇总成一份结构化的对比或决策建议。

• 卓越的信息整合与摘要能力： 不仅能"读得多"，更能"读得懂"。你可以将整个项目的核心代码一次性投喂给它。它能跨越多个文件，梳理出完整的函数调用链路，解释全局变量的数据流向，甚至帮你为整个遗留项目补全缺失的 README 和架构图，让你在接手新项目时从"盲人摸象"变成"上帝视角"。

• 升级的多模态能力： 作为最新旗舰，Kimi-K2.5 在继承长文本优势的基础上，新增了强大的视觉理解能力，配合视觉能力，模型甚至能直接看懂你上传的云架构拓扑图或数据库 ER 图，并据此生成对应的 Terraform 配置或 SQL 语句。

适用场景举例

1. 大型代码库理解与上手： 将一个包含数百个文件的陌生开源项目代码库整体"喂"给它，让它为你解释核心架构、梳理关键业务逻辑、定位特定功能的实现，或为整个项目补全缺失的 README 和架构图说明。

2. 法律合同与标书审核： 一次性输入多份复杂的法律合同或招标文件，让 Kimi 帮你交叉比对条款差异、识别潜在风险点。

提示词参考

任务： 分析一个开源 Python 项目的完整代码，并生成一份项目结构和核心模块的说明文档。

输入材料：

• 附件：[上传包含整个项目代码的 .zip 文件]

约束与要求：

• 通读所有 .py 文件，理解整个项目的目标和架构。
• 忽略 tests/ 和 docs/ 目录下的文件。
• 文档需要使用 Markdown 格式。

期望产出：

• 项目概述： 用一句话总结这个项目是做什么的。

• 目录结构分析： 以树状格式列出核心源文件和目录，并对每个部分的功能进行简要说明。

• 核心模块详解：

  识别并详细介绍 1-2 个最核心的业务逻辑模块（例如 main.py ， core.py 等）。

  说明这些模块的主要功能、关键函数及其相互之间的调用关系。

• 启动与配置： 说明如何安装依赖、配置环境和启动项目。

总结

在实际编码工作中，任务往往是复合的。

最有效的策略，是像管理一个团队那样，在不同阶段为不同子任务匹配最合适的模型。

你可以像带领一支真实的工程师团队一样，根据任务特点灵活调度、合理分工，让每个模型发挥其最大优势。

再来回顾一下几款模型的特点：

• Doubao-Seed-2.0-Code： 追求极致性价比和体验，尤其是需要从视觉稿生成前端代码时，它是你的首选。

• GLM-5： 当你需要攻克复杂的系统级任务、进行深度推理或追求高质量的中文创作时，可以优先选择这款模型。

• MiniMax-M2.5： 在处理跨语言开发和需要精准理解工程指令的场景下，这位"工程专家"会让你事半功倍。

• Kimi-K2.5： 作为 Kimi 目前最智能的模型，Kimi-K2.5 在 Agent、代码、视觉理解及一系列通用智能任务上取得了开源 SOTA 级别的表现。

举个简单的例子， 一个典型的开发流程可能是：

1. 规划阶段： 使用 GLM-5 进行头脑风暴，探讨技术方案，设计系统架构。

2. 开发阶段：

   使用 Doubao-Seed-2.0-Code 快速实现前端 UI。

   ​使用 MiniMax-M2.5 编写后端接口、数据库脚本和各种工具类。

3. 联调与测试： 遇到跨模块的复杂 Bug，让 GLM-5 协助进行深度推理和排查。

4. 文档与交接： 将整个代码库交给 Kimi-K2.5，让它生成完整的技术文档和 README。

当然，最好的策略，永远是 "在实践中检验" 。现在，就去 TRAE 中国版，为你接下来的任务挑选一位合适的 SOLO 伙伴，开启高效的 AI 协作之旅吧！