通义灵码模型选择功能更新：新增支持 DeepSeek-V3 和 R1 模型

2012年以来，预训练模型领域涌现出了许多卓越的AI模型，例如DeepSeek-V3、DeepSeek-R1以及DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B等6个模型，这些成果共同推动了AI模型技术的进步。在这些时刻，开发者可以借助强大的AI模型来提升开发效率。特别是像DeepSeek-V3和DeepSeek-R1这样拥有671B参数的模型，正逐渐成为AI技术领域的重要组成部分。

开发者利用这些先进的AI技术，能够更高效地完成代码编写工作，从而实现更快的开发速度和更高的质量。例如，开发者可以借助AI代码助手在VS Code和JetBrains IDEs等常用开发环境中，提升编码效率。在实际应用中，它不仅可以辅助生成代码，还能提升代码审查效率，从而让开发者更专注于创新和解决复杂问题，并显著提升日常编码、调试和文档编写等任务的效率。

为了更好地利用这些AI技术，开发团队需要深入了解其内在机制。现在，您可以在VSCode和JetBrains等主流IDE中使用本地的AI助手，这使得集成AI功能变得更加便捷，也为离线环境下的AI应用提供了可能性。通过选择合适的大语言模型，例如Qwen2.5、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等模型，您可以根据实际需求优化编码流程，进而提高生产力，确保数据安全，并优化模型部署，从而实现更高效的开发。

总而言之，代码助手的出现，如Qwen2.5、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，使得AI代码助手能够像Qwen2.5和DeepSeek-V3模型一样，显著提高编码效率。通过合理利用这些工具来辅助日常开发，开发者们能够更加专注于AI技术领域的创新，并不断探索AI模型在软件开发中的应用潜力。