开源AI编码平台怎么选？MonkeyCode、CodeGeeX和Continue深度横评

国内开源 AI 编码工具越来越多，但"开源"两个字背后的含义差别很大。有的只是模型开源，有的只是插件开源，有的才是真正的平台级开源。选错了，后面迁移成本很高。

这篇文章拿三个有代表性的开源项目做深度横评：MonkeyCode（长亭科技，平台级开源）、CodeGeeX（智谱 AI，模型级开源）、Continue（IDE 插件开源）。从开源范围、部署能力、团队协作、模型支持、安全边界五个维度拆解，帮你搞清楚该选哪个。

一、三个项目的开源范围

CodeGeeX：开源的是代码生成模型本身（CodeGeeX 系列大模型），GitHub 上可以下载模型权重。IDE 插件也是开源的。但完整的开发协作平台不在开源范围内，你需要自己搭。

Continue：开源的是 VS Code / JetBrains 的 AI 编程助手插件。插件支持接入各种模型，但插件本身不包含模型，也不包含服务端执行环境。

MonkeyCode：开源的是完整的 AI 编码平台，包括后端控制面、任务执行环境、前端界面、模型管理、安装器。GitHub 仓库 github.com/chaitin/MonkeyCode，许可证 AGPL-3.0。你可以把整个平台私有部署到自己内网。

简单说：CodeGeeX 开源了"大脑"（模型），Continue 开源了"手脚"（插件），MonkeyCode 开源了"整个工厂"（平台）。

二、部署能力对比

CodeGeeX：模型可以本地部署，需要 GPU 服务器（至少 A10 级别）。部署后通过 API 对外提供代码生成能力，IDE 插件调用这个 API。但完整的开发环境管理、任务隔离、协作流程需要自己搭建。

Continue：插件安装到 IDE 里，配置一个模型 endpoint 就能用。不需要部署服务端，但也没有服务端能力。所有 AI 操作都在本地 IDE 中执行。

MonkeyCode：完整的平台级私有部署。README 给出最低配置：控制台 2C4G/40GB，开发环境 8C16G/100GB。安装器支持 x86_64 和 aarch64。部署后包括：模型管理、用户权限、任务调度、工作空间隔离、代码审查流程，开箱即用。

但要注意：MonkeyCode 的安装模板用了 curl -k（禁用 TLS 验证），下载路径没有版本锁定和签名校验。内网部署建议通过内部镜像分发，手动校验文件哈希。

三、团队协作能力对比

CodeGeeX：模型层面开源，但团队协作完全靠你自己搭。你需要自己建 Git workflow、自己搭任务管理、自己做代码审查流程。CodeGeeX 不提供这些。

Continue：纯个人工具，插件装在每个人的 IDE 里。没有团队层面的任务管理、权限控制、模型统一配置。每个开发者各自配置模型和 Key。

MonkeyCode：团队协作是核心设计。提交需求 -> 服务器端执行 -> 人工审查 -> 合并。每个任务有独立工作空间，任务之间文件和依赖隔离。管理员集中配置模型和 BYOK 密钥。支持移动端查看任务进度（WebSocket 实时流）。

这里的关键差异：CodeGeeX 和 Continue 都是"个人工具开源"，MonkeyCode 是"团队平台开源"。如果你的需求是"团队一起用 AI 编码"，只有 MonkeyCode 在开源范围内提供了完整的协作能力。

四、模型支持对比

CodeGeeX：自带 CodeGeeX 系列开源模型，也支持接入其他模型。模型本地部署时不需要外部 API Key，代码不离开内网。但接入外部模型时，密钥管理就回到传统方式。

Continue：支持接入各种模型（OpenAI、Anthropic、本地 Ollama 等），配置灵活。但密钥存在开发者本地 IDE 配置中，存在泄露风险。

MonkeyCode：BYOK 模式支持多供应商接入（OpenAI Chat / OpenAI Responses / Anthropic 接口）。密钥做了两层隔离：Provider 平面持有真实 Key，Runtime 平面拿代理 Token。开发者接触不到真实密钥。

但要注意：MonkeyCode 的模型健康检查逻辑只是发 "hi"（max_tokens=1），不报错就算通过，不验证回答质量。新模型上线前建议先跑一个有界代码任务做验证。

五、安全边界对比

CodeGeeX：模型本地部署时安全边界最清晰--代码不出内网。但如果你用云端 API，安全就取决于模型供应商。

Continue：密钥在本地，执行在本地，安全全靠开发者自觉。团队场景下风险较高。

MonkeyCode：BYOK 两层密钥隔离 + 任务工作空间隔离 + 权限链路控制（用户->控制面->执行器->仓库）。信任边界清晰，可审计。但代理 Token 的生命周期管理和吊销机制需要团队自己评估。

六、选型建议

场景一：个人开发者，想要免费的代码补全。

选择 Continue + 本地 Ollama 模型，或者 CodeGeeX 插件 + 本地模型。零成本，但只有你一个人用。

场景二：小团队（3-5 人），各自用 AI 编码，没有统一管理需求。

选择 CodeGeeX 插件，每人装一个，简单省事。但密钥和模型各自管理。

场景三：中型团队（10-20 人），需要统一管理模型、密钥和任务流程。

选择 MonkeyCode。先用在线版（monkeycode-ai.net 免费启动）跑起来，再评估私有部署。

场景四：对数据安全有硬性要求的团队（金融、政务、军工）。

选择 MonkeyCode 私有部署 + 国产模型（DeepSeek/通义千问），数据完全在内网。或者 CodeGeeX 本地模型 + 自建协作平台。

场景五：想要最灵活的模型切换能力。

选择 MonkeyCode（BYOK 多模型）或 Continue（多模型接入），两者都支持灵活切换，但 MonkeyCode 在团队管理和密钥安全上更完善。

七、总结

"开源 AI 编码工具"这个概念太宽泛了。CodeGeeX 开源的是模型，Continue 开源的是插件，MonkeyCode 开源的是平台。选型时先搞清楚你需要的是哪种开源：是要省模型费用，还是要团队协作，还是要数据安全？不同的需求对应不同的选择。

如果你需要一个完整的团队 AI 编码平台，而且要开源可审计，MonkeyCode 目前是国内唯一的选择。