不久之前，Anthropic断供TRAE，让字节在AI编程领域再遇挫折，但字节迅速做出调整，在这一领域开启了“大力出奇迹”模式。

先是在11月11号推出了豆包编程模型（Doubao-Seed-Code），这是国内首个支持视觉理解能力的编程模型，如果描述不清楚需求，那就画给它。而且最重要的是，它很便宜，面向个人开发者的版本，第一个月只要9块9。

但是还没完，紧接着第二天，字节直接搬出了TRAE SOLO模式的正式版。

现在，它能覆盖整个开发到发布过程，使用门槛远低于传统的AI编程工具，而且SOLO模式对应的Pro订阅，第一个月只要3美元，往后每个月是10美元。

作为对比，目前全球用户最多的Cursor每月的订阅费用为20美元，WindSurf为15美元。

至此，字节AI编程赛道的布局已经清晰起来：自家IDE+自家模型两条腿走路，用豆包生成代码，再用TRAE进行调试、编译，进而彻底摆脱对外部模型的依赖。

不仅如此，豆包编程模型“9块9包邮”，显然意味着字节要在AI编程领域“大力出奇迹”，挑战现有市场格局。不过，在这个竞争激烈的市场，价格战有用，但技术才是王道。

01

在开始介绍TRAE SOLO正式版之前，我真的想好好吐槽一下这个发布会。

在抖音直播上，即便是网页模式，也只能通过竖屏模式观看。而直播流却是横屏的，再加上直播上下两部分全都使用TRAE的广告进行填充。这就形成了一种我用竖屏看横屏还不能进行拉伸放大的糟糕体验。其直接结果就是，视频演示中的代码很难看清，必须要放大才行。

不过这并不妨碍正式版的TRAE SOLO模式进行了较大幅度的更新。

TRAE非常强调自身AI IDE这个概念。传统IDE就是集成开发环境，是将代码的编写、编译、调试、运行放在同一个界面里完成。而AI IDE，就是在传统IDE的基础上，通过大语言模型，把平时说的对话，变成一行一行代码。

而SOLO正式版则强调一个新的概念，叫做“The Responsive Coding Agent”，响应式编码智能体。也就是让AI彻底接手所有的代码环节。

以前用AI写代码，是你写一点注释，AI生成代码，你再改注释，AI再改代码，两个人来回传球。而且，你得先建立数据库表，写后端接口，再写前端表单，每一步都要手动指挥AI。你是主角，AI是你的助手。

然而在正式版的SOLO模式里，角色定位就不一样了。AI才是主角，而你只是一个产品经理。你对SOLO提出需求，AI会自己写需求文档、选技术栈、写前后端代码、部署上线，整个项目从头到尾全包了。

正式版的SOLO分为两种，一种是适合个人项目与小团队SOLO Builder，专门用于轻量的开发需求。

另一种是更为专业的SOLO Coder。它解决的第一个问题就是，AI编程生成的代码无法迭代。因为SOLO Coder最擅长的就是项目迭代、问题修复与架构重构。

发布会演示中，开发者先是提出需求，而SOLO Coder并没有着急直接生成代码，而是将这个需求转化为更好理解的文字。大大降低了沟通成本。

这也是SOLO Coder新加入的Plan模式，先将整个开发计划修改到满意后，再去生成代码。

随后在代码生成完之后，开发人员在运行时发现了一处BUG。他并没有修改代码，而是将BUG复制给了SOLO Coder。

SOLO Coder通过智能体对代码仓库进行管理，找到了BUG发生的原因，进而对项目进行迭代，完成BUG修复。

SOLO还解决了一个长时间困扰开发者的问题。

在过去的AI编程中，尤其是复杂项目，想要完成全部的代码生成，需要进行多轮对话。但是这样就产生了一个新问题，当对话过长时，AI就会忘掉最开始的部分，导致生成的代码偏离最初的需求。

此外，当达到上下文上限时，就需要使用新的chat来继续和AI对话。那么开发者还要把此前对话的内容，复制到这里新的chat中，整个过程非常麻烦。

SOLO正式版有个功能，可以压缩上下文功能管理及精炼上下文，将其变成很短的一句话，塞到AI的记忆里。这样接下来代码生成过程里，AI就不需要从头回顾超长的上下文，只需要看一眼压缩后的版本就行了。

并且智能体会在开发过程中，通过文档、To-Do List、plan、智能摘要等形式主动反馈重点信息，让开发者实时感知项目进度和重要节点。

整体来说，正式版的SOLO模式就是将大量的实际需求缝合在了一起。

02

字节在AI编程这条路上走得其实挺早的。

2024年6月时，字节就推出了MarsCode，这是一个可以装在VS Code或IntelliJ等主流IDE中的插件，提供代码补全、bug解释等基础功能。在当时，开发者对这类工具的依赖度还不高，主要将其视为提升效率的辅助手段。

插件形式是当时的主流方案，最具代表性的就是CoPilot。然而在2024年前，AI编程的能力主要还是集中在代码补全和简单的代码片段生成上，距离现在强调的“能独立完成功能”还是有不小差距。

而且当时的AI编程工具门槛非常高，别说产品经理了，就连一些初学代码的人，都用不明白这些插件。整个AI编程行业也处于一种“大家都知道这个方向有前景，但还不确定怎么做”的状态。

不久之后，字节内部启动了一个更大胆的计划——开发一款AI原生的IDE。不同于将AI功能简单植入传统编辑器，这个项目试图从底层架构重新设计一个以AI为核心的开发环境。

字节当时的判断是这样的，AI IDE是AI编程的第二阶段产品形态，相比插件，它能将AI能力与开发环境深度融合，既让开发者保留对开发决策的控制权，又能显著提升工具本身的能力，适合用来开发高价值的复杂应用。

2025年1月19日，TRAE国际版正式发布，3月国内版随之落地。TRAE的全称是The Real AI Engineer，真正的AI工程师。

TRAE的定位相当激进，它不只是一个“会写代码的编辑器”，而是让AI真正参与到整个开发流程中。整个项目，从最初的开发到最后的部署，都可以在TRAE上实现。

TRAE的增长速度也很快，截至2025年5月，TRAE累计生成了超过60亿行被用户采纳的代码。月活用户就突破了100万。

与此同时，字节发了一封内部信，要求员工停止使用第三方AI编程软件，转而使用自家的TRAE。主要原因是，字节发现一些员工通过个人账户采购使用AI编程工具，数据沉淀到个人账户，不符合公司数据安全管理规范。

此外，一些第三方AI开发工具（如Cursor、Windsurf）以及部分模型（如Claude）尚未在中国区提供服务，不符合字节的开发要求。

而另一方面，字节也是希望通过内部大规模使用来验证和迭代产品。数据显示，字节内部超过80%的工程师已在使用TRAE。

SOLO模式是在7月份开始测试的。在这个模式下，开发者可以将整个项目交给AI完成。例如搭建一个新闻早报网站，只需描述清楚需求，AI便能自主选择技术栈、编写代码、配置环境、测试并部署。许多开发者通过这个功能快速完成了小型项目，效率提升显著。

然而，随着Anthropic调整服务条款，TRAE国际版无法继续使用Claude模型。Claude是AI编程领域最出色的模型之一，失去这一选项后，TRAE只能使用GPT、Gemini等海外模型，或者是GLM 4.6这样的国内模型。尽管官方表示体验不会下降，但对习惯使用Claude的用户而言仍有影响。

03

任何一家企业都不希望自己的业务受制于人，当然也包括字节。

字节在11月11日正式发布了豆包编程模型（Doubao-Seed-Code）。该模型专门针对编程任务优化，支持256K长上下文，可处理大型项目。

它也是国内首个支持视觉理解能力的编程模型，开发者可以提供设计稿截图，模型能解析图像中的界面元素（按钮、输入框、布局结构等），并生成对应的HTML、CSS、JavaScript等前端代码。

有些页面描述困难，直接画出来丢给豆包，能节省不少的沟通成本。

豆包编程模型与TRAE的结合，构成了字节AI编程生态的闭环。

豆包编程模型的特点就是便宜。比如创建同一交互式英语学习网站，它的tokens费用是0.34元，而Claude Sonnet 4.5的成本约为4.05 元；复刻《我的世界》类游戏成本不到2毛钱，Claude Sonnet 4.5 完成同类任务成本超3元。

而X上多位体验过豆包编程模型和Claude的开发者表示，豆包编程模型在简单任务上，tokens消耗数量以及生成速度都比Claude更强，但是复杂推理上表现不如Claude。

实际测试过程中，豆包在SWE-Bench-Verified和Multi-SWE这两个测试集上优于Sonnet 4.5，但在Terminal Bench上输给了后者。

SWE-Bench-Verified是关于修复BUG的测试集，Multi-SWE是经典问题测试集，而Terminal Bench是复杂能力测试集。这样的测试结果也符合X上用户的评价。

将视野扩展到整个行业就会发现，AI编程领域的竞争格局是非常激烈的。

其中最知名的就是Cursor。2024年，它完成了1亿美元的B轮融资，估值达26亿美元。Cursor的核心优势在于多模型支持，开发者可以选择GPT、Claude或其他模型。

Cursor最大的优势在于入局早，积累了相当庞大的使用群体。根据官方数据，Cursor 月活跃用户数达 789 万，位居全球 AI 编程工具月活第一。

2025年6月时，Cursor的年度经常性收入（ARR）就已超过了5亿美元，企业估值达99亿美元。

另外一大巨头就是Claude Code。自2025年5月Claude 4模型发布后，Claude Code不仅活跃用户增长 300%，到10月时用户总量已实现10倍增长；同期每周下载量也暴增6倍，达到300万次。

这也是为什么，Claude对于TRAE非常重要。

对于此，国内多家企业都跟字节一样，只允许员工使用自己家的AI编程工具，就连蚂蚁都是如此。

除了Claude等国外对手，字节在国內的“友商”也都在AI编程方面有所布局。阿里在2025年8月，发布了智能代理式编程平台Qoder，该平台是国内首个定位为编程智能体。简单来说，Qoder就相当于一个软件公司，你给它提需求，它能生成全栈代码，并且完成测试验证，最终交付可运行的完整项目。

同时Qoder内置智能调度系统，会根据任务复杂度匹配对应模型，简单补全就用轻量模型，复杂推理则调用性能较强的模型，这种动态调配既保证响应速度，又降低算力成本。

虽然现在阿里并没有公布Qoder的月活，但是根据公开资料，Qoder上线5天用户规模就突破了10万，60天后开发者数量突破了50万。

腾讯在AI编程领域主推CodeBuddy。这是一个是非常特殊的AI编程工具，因为它针对微信生态（包括微信 App、微信支付、小程序等核心业务）提供了定制化的工具。

举个例子，开发者输入自然语言需求，CodeBuddy 能直接生成符合小程序规范的WXML、WXSS、JS 代码，并自动引入微信提供的原生API（如wx.request、wx.getStorage），就不需要再查阅文档，大大减少了微信小程序的开发成本。当然，还有微信支付。

根据Spherical Insights的预测，全球AI编程工具市场规模将超过295亿美元。当所有人都在寻找黄金时，做卖铲子的生意会更赚钱。

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