核心前提

Qoder CN、TRAE IDE 都支持 OpenAI兼容接口，你本地起 Ollama / vLLM 服务，填入自定义endpoint就能接入，适合IDEA插件模式；优先推荐两套主力开源代码模型，适配PHP/Java后端开发，中文友好、license宽松：

最佳主选：Qwen2.5-Coder（通义千问代码系列）
备选：DeepSeek-Coder V2 / V3
轻量补全小模型：Qwen2.5-Coder-1.5B-base（行内tab补全，FIM填充）

1、Qwen2.5-Coder（最推荐，适配你的PHP/Java业务）

• 许可：Apache2.0，商用无限制，国内模型，中文注释、框架（Spring、Yii2）理解很强，长上下文128K

• 规格选型：

  • 日常主力对话、重构、查bug：qwen2.5-coder:7b-instruct（16G显存可跑，INT4量化）
  • 强推理、复杂多文件改造、梳理项目逻辑：qwen2.5-coder:14b / 32b-instruct（24G+显存）
  • 行内实时自动补全（tab补全）：qwen2.5-coder:1.5b-base，专门支持FIM fill-in-middle，延迟很低
• 适配Qoder / TRAE：Ollama一键拉起，天然openai兼容接口，对PHP、MySQL位运算、雪花、Composer这类后端细节理解到位

2、DeepSeek-Coder V2

• 许可：MIT，商用友好，2T代码token训练，多语言强，长上下文128K，SWE-bench成绩优秀
• 规格：deepseek-coder:6.7b-instruct / 33b；适合算法、复杂逻辑、底层代码
• 短板：中文框架理解略弱于Qwen，国内资料少一点

备选（按需）

1. Codestral 22B：Mistral，FIM很强，补全顺滑；⚠️许可限制，不适合商用项目，只适合个人学习
2. StarCoder2 15B：BigCode，训练数据全部开源透明，合规敏感团队优先；性能略弱Qwen/Deepseek
3. CodeLlama：老牌，现在性价比不如上面两个

硬件搭配方案（本地Ollama对接Qoder/TRAE）

1. 消费卡12G显存（3060/4060）：

   • 主对话：Qwen2.5-Coder 7B INT4
   • tab补全：1.5B base
2. 24G显存（4090）：直接上 14B / 32B INT4，体验接近云端
3. 无独显（CPU/内存）：7B量化gguf也能跑，响应慢，适合偶尔查代码

接入方式（Qoder CN IDEA插件 + TRAE通用）

1. 本地安装 Ollama，ollama pull qwen2.5-coder:7b-instruct
2. Ollama默认地址：[http://127.0.0.1:11434/v1](http://127.0.0.1:11434/v1)，openai兼容
3. Qoder / TRAE 设置 → 添加自定义模型，类型选OpenAI Compatible，填base_url，api_key随便填一个字符串，model id写 qwen2.5-coder:7b-instruct

4. 推荐分工（性能最优）：

   • 智能体对话、重构、查bug：7B/14B instruct
   • 行内实时tab自动补全：单独挂 1.5B base 小模型

不推荐的坑点

• 不要用通用大模型（Qwen通用、Llama3通用）做代码助手，代码专项模型差距很大
• 不要把32B以上大模型拿来做tab实时补全，延迟太高
• Codestral license有生产限制，企业业务项目避开

一句话总结

你做PHP/Java后端开发、IDEA+Qoder+TRAE这套栈：首选 Qwen2.5-Coder 全家，7B instruct做对话，1.5B base做补全；显卡充足再上32B。

版权属于：Joyber

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