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阿里Qoder开卖!每月140元,性价比是Cursor的1.48倍 ...
菲龙网编辑部7
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阿里Qoder开卖!每月140元,性价比是Cursor的1.48倍
时间:2025-9-17 10:59
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智东西
作者 王涵
编辑 漠影
智东西9月16日消息,昨晚,“阿里版Cursor”
AI编程平台Qoder
面向全球用户正式推出付费订阅,Pro用户订阅费用为
每月20美金
(约合人民币142.4元),Pro+用户订阅费用为
每月60美金
(约合人民币427.1元)。
Qoder团队称,在相同的20美元价格下,Qoder完成普通任务数是Cursor的
1.48倍
,复杂任务下Qoder比Cursor准确率高
13.22%
。
▲Qoder价格
▲Cursor价格对比
Qoder是阿里在今年8月21日开启公测的AI编程平台,支持
Repo Wiki
和
Quest Mode
,支持自动生成设计文档、任务拆解与代码执行,并引入项目记忆机制,辅助AI在开发过程中保留上下文信息与执行偏好。
Repo Wiki可用于
记录
代码工程中的隐性规则,便于AI在后续任务中自动补充相关步骤。Quest Mode则支持
通过自然语言描述需求
,系统会引导用户确认功能细节,生成任务说明文档并由Agent执行,整个过程中
无需用户编写代码
。
▲Qoder主页
Qoder在8月21日开启公测(智东西AI前瞻第一时间就进行了实测:不用写代码,30分钟做完微信小程序?阿里Qoder免费上线,一手体验来了),上周五其更新了Repo Wiki的
共享与导出功能
。
不到一个月
,Qoder就已经完成了公测和部分升级,昨天晚间正式面向个人开发者推出付费订阅服务。
此次推出的付费订阅分为
Pro版
与
Pro+版
,两版均包含“无限代码补全和NextEdits”(智能补全代码、预测操作步骤)、Quest Mode、Repo Wiki三大核心权益,主要差异在于Credits额度:Pro版含
2000
Credits,Pro+版含
6000
Credits,用户可根据日常开发需求选择对应版本。
Pro和Pro+用户可以选择开启
隐私模式
功能,代码数据不会被存储或训练,仅用于提升用户自己的体验。
即日起两周内,新用户可
免费试用
Qoder付费版核心权益,包括1000Credits、无限代码补全和Next Edits、Quest Mode及Repo Wiki。
体验链接:
https://qoder.com
一、Repo Wiki能与团队协作共建,还能压缩上下文节省Credits
在推出付费订阅服务的同时,Qoder新增了Repo Wiki共享与导出、内置自动检测机制以及“上下文压缩”功能。
Repo Wiki的共享与导出功能,可以让用户本地生成Wiki时,系统会自动在代码库创建专属目录,推送至仓库即可与团队协作共建。
Repo Wiki还内置自动检测机制,当代码变更导致文档滞后时会提醒更新,开发者也可手动修改Wiki内容,实现灵活维护。
针对公测期间用户反馈的“Credits消耗过快”问题,Qoder团队一方面提升智能体工具并行化效率与工程检索准确率,在保证功能效果的前提下,降低单任务token消耗,使相同Credits可完成更多研发任务,基础耐用度提升1/3;
另一方面,团队在Qoder中新增了“上下文压缩”功能,当会话内容冗长、上下文窗口接近上限时,用户点击“压缩当前会话”,系统会自动总结会话重点,既能减少Credits消耗,又能提升AI响应速度。
据官方介绍,结合技术升级与手动压缩上下文的操作,Credits整体耐用度可提升50%,进一步降低开发者使用成本。
二、用户反馈:“对小白最友好”,同等价格完成Cursor 1.48倍的普通任务量
在官宣推文的评论区中,有开发者分享了自己的开发体验,觉得“Qoder对小白最友好,最能让我理解是哪里的问题,错误修改的次数也最少”。
还有人觉得Qoder月费20美元太贵,官方团队回复称“经过测试,同等20美金,Qoder完成普通任务数是Cursor的1.48倍,复杂任务下Qoder比Cursor准确率高13.22%;此外,Qoder开创性推出了Repo Wiki和Quest Mode等功能,很好地满足开发者的刚需,非常欢迎大家体验反馈!”
Qoder团队还在评论区透露,Qoder正在规划国内的付款方式和Linux版本。
结语:国内AI编程多点开花,迭代速度快
从公测到正式推出付费服务仅不到一个月的时间,这种快节奏的迭代体现了Qoder对用户和市场需求的敏锐感知,更折射出AI编程赛道十分激烈的竞争态势。
国内的互联网大厂几乎全部入局AI编程软件赛道,字节Trae、腾讯CodeBuddy、百度Comate,阿里云也上线了通义灵码IDE。
得益于各大厂商长期以来积攒的大量用户以及内部程序员写代码的深度需求,他们做的AI编程平台不愁“卖不出”,但“卖多少”“卖多久”还要看其技术更新迭代的能力以及更广泛用户的落地体验。
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