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CodeGeeX
开发框架人工精选最近核验 2026年7月23日
CodeGeeX 是清华大学知识工程组(KEG)联合智谱 AI 发布的开源多语言代码生成模型。初代为 130 亿参数模型,在超过 20 种编程语言的大规模代码语料上预训练,支持代码生成、补全与跨语言代码翻译(如 Python、C++、Java、JavaScript、Go 等),并配套面向 VS Code、JetBrains 系列 IDE 的免费插件;项目还提出了 HumanEval-X 多语言评测基准(五种语言、820 道题)。模型在昇腾 910 上训练,推理可在单卡(约 27GB 显存)或量化后更低显存运行,也支持 NVIDIA 硬件。代码以 Apache 2.0 开源,权重经申请获取;此后已推出新一代 CodeGeeX4。
定价开源部署自托管、SaaS 云服务国内可达国内可达许可Apache-2.0
解决什么问题
- 在 20 多种语言上做代码生成与补全
- 支持不同编程语言之间的代码翻译
- 通过 VS Code/JetBrains 插件接入日常开发
- 提供 HumanEval-X 多语言基准用于评测代码模型
适合
- 想在 IDE 内使用可私有部署的代码补全助手
- 需要多语言代码生成或跨语言翻译能力
- 倾向国产、支持昇腾/NVIDIA 的代码模型
- 需要标准化的多语言代码评测基准
不适合
- 初代模型较早,新项目建议评估新一代 CodeGeeX4
- 自托管需 GPU(单卡约 27GB,量化后约 15GB)
- 模型权重需经官方申请,非直接下载
- 生成代码需人工复核,不保证正确或安全
如何接入
- 安装 VS Code 或 JetBrains 免费插件即可使用
- 自托管需申请权重,支持昇腾 910 与 NVIDIA GPU
- 单卡约 27GB 显存,量化后约 15GB,可多卡部署
- 代码仓库 Apache 2.0,便于二次开发与研究
已知限制
- 初代 13B 模型能力落后于当前一代,建议用 CodeGeeX4
- 自托管硬件门槛较高,需较大显存
- 权重获取需申请,存在使用条款约束
- 代码生成质量受语言与场景影响,需人工把关
接入与使用事实
- 部署方式
- 自托管、SaaS 云服务
- 实现语言
- Python
- 中文界面
- 待确认
- 中文文档
- 待确认
- 定价方式
- 开源
- 许可证
- Apache-2.0
- 国内可达性
- 国内可达
- 可达性观察
- 待补充
权限、依赖与维护信号
这些字段记录公开可见信号，不等同于安全审计结论。
权限信号
暂无公开信号。
依赖信号
暂无公开信号。
维护信号
暂无公开信号。
公开来源与证据
暂无可公开的来源链接。