如何免费用Qwen3-Coder与GLM-4.5做Vibe Coding
开源AI大模型井喷，如何用Qwen3-Coder和GLM-4.5进行免费vibe coding？
引言：Vibe Coding
最近“Vibe Coding”（氛围编程）这个词在技术圈越来越火。不同于传统代码开发流程，Vibe Coding 鼓励我们用自然语言与大模型对话，把想法“说出来”，让 AI 帮我们生成代码、测试逻辑、补全文档，整套开发体验变得极其轻松自由。
但别以为这是“无脑爽玩”——Vibe Coding 其实更考验整体流程设计和 Prompt 工程，还有对工具的掌控力。
同时使用商业模型进行 Vibe Coding 需要一定的开销，对于刚要尝试的人来说这是不小的门槛。
随着 Qwen3-Coder 和 GLM-4.5 的开放，来自中国的开源大模型的代码能力和成本优势开始碾压同类，个人和小团队借助在线 Chat，模搭(ModelScope)免费额度、VSCode 插件，可以零门槛体验 Vibe Coding。
官方 Chat 平台
可以直接在线体验 qwen3-coder 和 glm-4.5，各自的 chat 官网：
这两个平台都提供单页面的 html 预览，可以直接查看生成的页面。
比如笔者让 AI 写了一个下雪页面，可以直接在右侧预览：
https://chat.z.ai/space/r0pej663mqk1-art
适合临时的使用和小项目生成，但是不建议用在实际编码中，因为复制粘贴比较繁琐，且无法和 IDE 集成，并且多次修改可能 AI 会省略已有代码，导致代码错误。
模搭平台每天的 2000 次免费额度
1. 获取额度与注册流程
你可能在知乎、开发者社区刷到“模搭平台开多号薅羊毛”的经验贴。流程大致是：
- 注册 ModelScope（模搭社区）：modelscope.cn
- 进入【模型服务】选择 Qwen3-Coder、GLM-4.5 等模型，申请 API 调用权限
- 用户会获得每天 2000 次调用的免费额度（额度类型、有效期和模型每隔一段时间会调整，具体见官方文档说明）
这个额度已经足够一天的使用。Qwen3-Coder 和 GLM-4.5 模型接口单次调用通常是输入 prompt 百余 token，输出上千 token，完全可实现个人小项目的主要开发和代码实验。
魔搭平台的 API 兼容 openai，anthropic（Beta 测试），所以能够适用大多数的 AI 编程插件（如 cline，roocode 等），也能在 claude code 中使用。
温馨提示：要和阿里的百炼平台区分，这个是要收费的。
官方的 VSCode 插件集成（门槛最低的方式）
需要注意的是免费版本可能会使用你的数据进行训练，一定要保护好你的三方服务密钥等数据，将密钥写到环境变量或者单独的配置文件中（配置插件忽略他们），不要和代码写在一起避免被上传。
通义灵码（Qwen3-Coder 官方 IDE 插件）
- 进入 VSCode 扩展市场，搜索并安装“通义灵码”或“TONGYI Lingma”
- 使用阿里云账号登录，自动直连 Qwen3-Coder，无需手动配置 API Key
- 直接局部补全、整段/整文件优化、代码解释、单元测试一键生成等功能，体验不输 Github Copilot
- 没有调用次数和收费限制，个人和小团队的首选
注意在设置中把他的记忆功能关闭，他的记忆功能记得越多越容易产生幻觉。 同时支持 jetbrains 等 IDE。
CodeGeeX（GLM-4.5 智谱官方 IDE 插件）
- 进入 VSCode 扩展市场，搜索并安装“CodeGeeX”
- 使用智谱账号登录，开始使用 GLM-4.5
Vibe Coding 实战小贴士
最后顺带说一些 Vibe Coding 的实践。Vibe Coding 的精髓在于“对话式开发”，这里有几个小贴士能帮你更快找到感觉：
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从 Spec 开始，而不是直接要代码：不要直接说“给我写个登录页面”，而是先和 AI 明确需求：“我们来设计一个登录页面，需要有用户名、密码输入框和一个登录按钮。点击按钮后，调用
/api/login接口。处理一下加载中和错误状态。” 这种方式能极大提升代码质量。 -
分步生成，小步快跑：让 AI 先生成 HTML 结构，再生成 CSS 样式，最后是 JavaScript 逻辑。每一步都进行确认和微调，就像和一位初级程序员结对编程一样。推荐使用 AI 比较熟练的 UI 库，比如 tailwindcss，shadcn/ui，在 AI 更规范生成组件的同时也可以大幅减少代码量，特别是 CSS，如果让 AI 全部生成那么上下文将会变得巨大。
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善用“继续”与“优化”：当 AI 生成的代码不完整或有瑕疵时，直接回复“这段代码有点问题，请修复一下...”或者“这个函数可以优化一下性能吗？”。把它当成你的编程伙伴。
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让 AI 帮你写文档和测试：代码完成后，可以接着说：“好了，现在为这个函数生成 JSDoc 注释”或者“为这个组件编写一个单元测试用例”。把繁琐的工作也交给它。
通过这种方式，你不再是单纯的“代码使用者”，而是开发流程的“指挥家”，这正是 Vibe Coding 的魅力所在。
结论与建议
- 个人开发者/小团队： 模搭平台免费额度 + 通义灵码/CodeGeeX 插件，已能满足绝大多数日常 AI 编程需求，实现零成本开发。
- 追求极致自动化： 若有批量任务或 CI/CD 集成需求，建议通过 API 集成，结合流式输出与缓存策略，打造专属的自动化工作流。
- 场景选择： Qwen3-Coder 在 Agentic Coding 上表现惊艳；GLM-4.5 则在全栈能力和综合推理上更胜一筹，两者都是顶级的免费代码助手。
- Vibe Coding 核心： 玩转 Vibe Coding 的关键是 Spec 先行。先与 AI 沟通需求、澄清细节（Clarification），再分步骤引导其生成和优化代码，最终实现效率与质量的双赢。
常见 FAQ
1. Qwen3-Coder 和 GLM-4.5 有什么区别，我该如何选择？
答：两者都是顶级的代码大模型，但侧重点不同。
- Qwen3-Coder：更专注于 Agentic Coding，即像一个智能体一样帮你完成复杂的、多步骤的编码任务。适合深度集成和自动化流程。
- GLM-4.5：一个更全能的模型，代码能力强悍的同时，在通用推理、全栈技术支持方面表现均衡。如果你需要一个既能写代码又能处理各种技术问答的“瑞士军刀”，GLM-4.5 是不错的选择。
总的来说，建议都尝试一下，根据你的具体项目和个人偏好来决定主力模型。
2. 大模型输出有 Bug 怎么办？会不会误导编码？
答：AI 始终是辅助工具，开发者仍需做最终的决策和审查（Review）。最佳实践是采用“Spec 先行”的策略：先和 AI 明确需求，让 AI 负责繁琐的编码实现，开发者则负责验收、测试和整合。这种人机协作模式能有效规避“AI 一本正经胡说八道”的风险。
