上周AI密集发布了不少东西，从开发者的角度梳理一下实际能用上的几个。

1. OpenAI Codex CLI

终端AI编程助手，直接跑在本地命令行里。

```bash

# npm 安装

npm install -g @openai/codex

# Homebrew 安装（macOS）

brew install openai-codex

```

支持自然语言描述需求来生成/修改代码，能操作多文件，支持GPT-4o和o3-mini作为后端。适合的场景：写脚本、快速原型、代码重构。

实际体验来说，处理明确的小任务（比如"写一个爬虫"、"把这个函数重构一下"）效果不错，大项目还是需要人工拆分任务。

2. 阿里千问 Qwen3.6-Plus

亮点是编程能力。在几个主流编程评测（HumanEval、SWE-bench等）中，表现超过了参数量是它2-3倍的模型。

```python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(

    api_key="YOUR_ALIYUN_API_KEY",

    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

)

resp = client.chat.completions.create(

    model="qwen3.6-plus",

    messages=[

        {"role": "user", "content": "用Python写一个异步爬虫，抓取指定URL的所有图片链接"}

    ]

)

print(resp.choices[0].message.content)

```

还有原生多模态理解，文字、图片、代码可以一起输入处理。API调用走阿里云DashScope。

3. Google Gemma 4

4个版本，全开源，Apache 2.0可商用：

| 版本 | 参数量 | 适用场景 | 上下文 |

|------|--------|---------|--------|

| 1B | 1B | 手机/边缘 | 32K |

| 4B | 4B | 中端GPU | 128K |

| 12B | 12B | 服务器 | 256K |

| 27B (MoE) | 27B | 高端集群 | 256K |

本地部署用Ollama：

```bash

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

ollama pull gemma4:4b

ollama run gemma4:4b

```

对于需要数据不出企业、做私有化部署的场景，这是一个目前性价比不错的选项。27B MoE版本支持256K上下文，处理长文档也没有太大压力。

怎么选

- 终端快速写代码 → Codex CLI

- 云端高质量代码生成 → Qwen3.6-Plus API

- 本地私有化部署 → Gemma 4（4B或12B看你的硬件）

- 长文档+推理 → Gemma 4-27B MoE

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