代码生成式大模型工具对比与应用

1. 引言

信息化作为解放人力资源、缩短 手段。随着硬件技术的不断发展，基于硬件底层技术支撑的软件技 能日益繁多、代码数量不断增长。软件开发的流程从最早的 敏捷开发管理模式，传统软件开发方式已经不适应新的社会 联网研发的企业来说，软件的运维成本增大、代码开发难度增强 缩短业务开发周期、降低企业、开发及运维成本，逐渐成为数字化转型必须考虑的一大要点难题

随着大模型技术发展，代码自动生成技术成为可能，为中小企业及传统行业数字化转型提供了低成本思路。将代码自动生成技术深度融 与规范构件支撑下，把大部份“有章可循”的代码交由工具秒 优质样例中帮助开发者养成良好编码习惯、同步吸收软件知识， 务级代码快速生成平台。尤其模型在经过同一个行业多种数据训练 业的业务代 具有更多的思考和扩展能力，也可以帮助企业发现类似功能和相似界面，给企业业务完善提供更多思路。

目前市面上的代码程序编写语言多种多样，不同公司、不同业务需求所对接的供应商也不同，因此开发一款基于市场上主流编程语言自主代码生成工具对于非软件开发公司数字化转型十分必要。本文基于 X 公司搭建的国产自主大模型代码生成平台建设要求，旨在为国内公司提供一款低成本的、高安全的代码自主建设方案，响应国家数字化转型总体要求。

2. 项目工具选型

基于上文所述建设一款国产生成式大模型项目，需要满足国产平台和GPU 建设，以及国产大模型底层架构，对市面上常用代码生成工具进行分析与选型。

2.1 GitHub Copilot

GitHub Copilot 由微软、OpenAI 与 GitHub 联合推出，依托 GPT 模型和 GitHub 海量开源代码，擅长在 VSCode 等IDE 中提供实时代码补全与片段生成，尤其Python、JavaScript 表现亮眼。其生态丰富、模型迭代快，但中文理解稍弱，生成代码可能夹带GPL 等高风险片段，且国内访问需付费订阅并伴随延迟

2.2 百度的文心快码（ERNIE-Code）

百度的文心快码（ERNIE-Code）基于文心大模型，采用跨语言预训练技术，可同时理解 116 种自然语言和6 种编程语言，实现自然语言与代码的双向转换；其核心技术包括跨度破坏语言建模和基于枢轴的翻译语言建模，旨在提升多语言场景下的代码生成与文档化智能水平，为中文开发者提供深度优化的编程助手体验。

2.3 通义灵码

通义灵码是阿里推出的企业级智能编程助手，深度适配 Java、Spring Boot、Dubbo 等国内主流框架，中文注释生成准确率高达 92%，并与阿里云工具链无缝集成，可显著提升企业业务系统开发效率。然而其对国外新兴框架支持不足，且暂未开放私有化部署，代码需流经云端，对数据安全极端敏感的场景仍存顾虑。

综合来看，文心快码凭借对中文语义、变量命名与业务注释的精准把握，以及 116 种自然语言及 6 种编程语言的跨语言建模能力，在中文开发环境里实现“需求一句话、代码立刻出”的流畅体验。同时百度提供本地部署与国产化合规方案，既避免版权风险，又消除网络延迟，让金融、政务等高安全客户也能无忧落地，因此成为更懂中文、更贴本土、更具技术前瞻性的代码生成最优选。

3. 系统设计与实现

3.1 系统架构设计

本文所述系统基于百度文心大模型进行设计，软件产品数据库采用 MongoDB、MySQL 等主流数据库，并支持 OceanBase 等国产数据库，管理端后端服务均采用 Java 语言编写，管理端前端采用 Vue 前端框架编写，完全满足本次国产平台建设选型技术要求，系统架构图如图1 所示。

图1 系统架构图

本系统采用“云 - 端协同、模型 - 工具链一体化”的五层架构，以实现高精度代码补全与自助式代码编写能力。分别为：

数据资源层：在私有云对象存储中汇聚百万级多语言仓库，数据经过清洗后构建带语法树、调用链与注释的语料湖仓，并每日增量更新，确保模型持续进化。

智能模型层：基于百度的ERNIE 模型，形成可感知项目上下文、跨文件依赖与业务约束的代码大模型；该层同时托管轻量蒸馏模型，供端侧低延迟推理。

服务编排层：采用微服务进行部署，核心提供语义补全接口、质量评估接口，并结合缓存与并发限流保障高可用。

插件与开发环境层：以语言服务协议统一对接VS Code、JetBrains 等主流集成开发环境，通过服务接口推送补全候选，实现浏览器即开使用。

交互与治理层：前端基于跨平台渲染可解释卡片，支持一键采纳、逐行审阅、对话式追问。并在后台引入合规检查、许可证扫描与数字水印，形成可追溯的代码血缘与审计报告。

五层协同，使平台在保持低延迟的同时，补全准确率提升，缩短业务交付周期并降低新人学习成本。

3.3 大模型国产硬件算力设计

为了实现项目算力均衡，项目 底层 为910B 等国产GPU 对上层算力进行支撑。针对企业级高性能需求， 越的负载与响应能力。系统支持每日高达数百万次的代码辅 实现水平扩展，每秒可处理数千个并发请求，吞吐量显著。在服务 并实现毫秒级平均交易响应时间，保障用户交互流畅。同时，其批处理任 幅缩短处理时间，全面提升大规模代码处理的效率与稳定性

3.4 数据安全设计

平台网络层安全体系依托企业现有网络及安全设备，从多维度构建纵深防护架构。在设备层面，对核心、汇聚、接入及边界设备实施上线前加固与上线后持续评估，包括关闭非必要服务、实施访问控制列表、限制管理地址、定期更换高强度口令、设置登录尝试阈值，系统设置 5 次尝试后锁定与超时退出机制，并全面采用SSH/HTTPS，结合堡垒机进行统一运维审计。

在网络服务层面，通过合理配置 SMTP 等基础服务参数，并在防火墙部署安全策略，仅放行必要 IP 和端口访问，隐藏真实服务器地址。信息流层面，依托入侵检测系统（IDS）实时监控边界流量，通过 VPN 网关加密跨中心及广域网数据传输。同时，系统贯彻身份鉴别、最小权限访问控制、恶意代码防范、系统安全审计等多重策略，构建覆盖预置防护、实时检测与动态响应的全流程安全能力。

除了网络层安全外，在模型层上严格管理数据以及隔离模型训练。对所有用于训练和优化模型的数据进行加密保护，并通过访问控制确保只有授权人员能够访问。在隔离环境中训练模型，以防止任何未经授权的访问或干扰。所有输入到模型中的数据都会经过严格的验证和过滤机制，对输入进行语法和语义检查，以确保其符合预期格式和范围。此外，还会实施黑名单和白名单策略，以防止恶意输入或非法请求进入模型处理流程。模型的输出结果也会经过严格的审查机制，以确保不包含任何敏感信息或不当内容。

4. 系统测试

为了验证本项目的有效性，使用 Windows 10 以上版本的电脑，选用 Visual Studio Code1.7 及以上的版本，设置代码补齐规则，代码补齐规则界面如图2 所示。

图2 代码补齐规则界面图

用Zulu 智能体进行代码补齐编写，通过算法测试用例，代码自动

package Test;

图3 代码自动补齐测试界面图

由于本平台上线之后可支持同集团不同公司的申请接入，为了保证高峰时期代码编写和智能问答的相应速度，设置同时350 名用户同时在线，代码编写和智能问答的响应速度如图4 所示。

图4 代码编写和智能问答的响应速度图

如图 4 所示，代码响应时间都在 2s 以下，智能问答响应速度控制在 1 分钟以内，可有效实现快速代码自动补齐目标。

5. 总结

本研究贯通数据、模型、算力、工具链与安全治理，首次在国产硬件上落地企业级代码生成大模型平台，验证了“中文原生 + 私有化部署 + 高并发”技术路线的可行性。未来，随着国产算力持续提升与多模态交互演进，平台将从函数级补全迈向系统级架构生成，通过持续强化学习与行业知识沉淀，打造成千行百业“对话即产品”的普惠基础保障和自主可控的软件生产力引擎，为国家数字安全与软件供应链自主奠定坚实基础。

参考文献：

[1] 王玲 , 高娅 , 吉青 , 等 . 面向国产加速器的并行代码自动生成框架 [J]. 计算机工程与设计 ,2025,46(5):1438-1444.

[2] 王东煜 , 莫然 , 詹文静 , 等 . 代码自动生成工具 Github Copilot 生成代码质量的分析 [J]. 计算机科学 ,2025,52(7):37-49.

[3] 张华 . 基于图形组态的通信代码自动生成工具 [J]. 工业控制计算机 ,2025,38(6):41-42.

[4] 靳飞飞 , 章继虎 , 季俊 , 等 . 面向应用设计的代码框架自动生成系统研究 [J]. 电脑编程技巧与维护 ,2025(4):3-8,26.

[5] 谢欣 . 基于自然语言处理的代码自动注释生成算法研究 [J]. 软件 ,2025,46(1):163-165.

[6] 刘壮 , 顾康正 , 谈心 , 等 . 面向内核漏洞利用的堆喷对象控制代码自动化生成技术 [J]. 计算机工程 ,2025,51(4):178-187.

[7] 刘金硕 , 文尧 . 模板运算代码的自动生成与调优框架 [J]. 计算机工程 ,2024,50(6):35-47.

[8] 凌仕翔 , 杨志斌 , 周勇 . 面向 ARINC653 操作系统的综合化航空电子软件代码自动生成方法 [J]. 计算机科学 ,2024,51(7):10-21.

[9] 朱琳 , 封颖超杰 , 朱航 , 等 . Figma2Code: 面向 Figma 设计稿的自动代码生成方法 [J]. 计算机辅助设计与图形学学报 ,2025,37(2):321-329.

[10] 曹茂俊 , 张光瀚 . 一种面向测井解释软件的代码自动生成方法 [J]. 计算机技术与发展 ,2025,35(5):111-120.

[11] [1] 赵乐乐, 张丽萍, 赵凤荣. 基于注意力机制的Tree2Seq 代码注释自动生成[J]. 计算机工程与科学 ,2023,45(4):638-645.

鲍琦（1990 年），女汉，工程师，硕士项目咨询，