各位关注太极创客的朋友们，大家好！
欢迎来到“AI创客项目开发交流”系列的第三篇文章。我们这个系列始终围绕着一个核心——怎么用AI工具帮大家更顺心地使用ESP32、ESP8266开发板来通过Arduino语言开发创客项目，并且把我们在制作AIoT教程和开发项目时的体会和经验分享给大家。
好了，废话少说，我们先回顾一下前两篇的内容：
本系列第一篇文章“AI创客项目开发交流（一）：人工智能协作编程，到底该不该用？”，我们聊了“AI协作编程IDE该不该用”，结论是“该用但别全指望”；
第二篇AI创客项目开发交流（二）：哪款AI辅助编程IDE，最适合Arduino开发，我们推荐了适合Arduino开发的AI协作编程IDE——Trae CN。那今天这篇，我们就接着往下聊：在Trae CN里，这么多国产大模型，哪款最适合我们写Arduino代码、做创客项目呢？
先跟大家交个底：这篇推荐完全是我们团队实打实的开发经验，没拿过任何赞助，就是单纯想把好用的工具分享给同路的创客朋友。当然，每个人的使用习惯、项目需求不一样，我们的看法可能跟你的感受有出入，这特别正常，我们都尊重彼此的想法。另外要说明的是，我们的推荐只针对“使用Arduino语言开发创客项目”这个场景——毕竟不同编程语言的特点不一样，要是换成别的编程语言，我们觉得好用的模型可能就会变了，这点还请大家留意。
另外，也欢迎大家在留言区留下您对使用大模型开发的感受，便于我们大家交流！
Trae CN里有哪些国产大模型？
截止到这篇文章的撰写日期（2025年10月23日），目前Trae CN内置了6款常用的国产大模型，我们一个个跟大家介绍，包括它们的开发公司、发布时间和主要特点，方便大家快速了解：
Doubao-Seed-1.6：由字节跳动开发，2025年6月11日在火山引擎FORCE原动力大会上正式发布。作为字节自家的模型，它的优势是“响应速度快”——生成基础Arduino代码（比如ESP32连接WiFi、读取温湿度）几乎不用等，而且对中文指令的理解特别接地气。
Kimi-K2-0905：由月之暗面（Moonshot AI）在2025年9月5日正式发布的大模型。它的特点是具有超长上下文，能轻松处理复杂的代码文件和项目文档。其前端代码生成能力非常出色，输出的界面既美观又实用。
Qwen-3-Coder：由阿里巴巴集团旗下“通义千问”团队于 2025 年 7 月 23 日开源的代码大模型。它的优势是“对物联网场景适配好”——尤其是涉及阿里云IoT平台的项目，比如让ESP32把数据传到阿里云物联网平台，它生成的代码会自动适配阿里云的SDK和接口，不用我们再手动查文档改参数，省了不少折腾。
GLM-4.6：由智谱 AI（Zhipu AI）于 2025 年 9 月 30 日发布的新一代大模型。该模型在代码能力上实现了显著提升，在多项基准测试和真实编程任务中的表现已对齐国际顶尖模型Claude Sonnet 4。其上下文长度从128K升级至200K，能更高效地处理长代码文件和复杂智能体任务。由于它比较新，所以“我们对它的使用体会还不够深，但能明显感觉到其能力较之前的模型确实有所提升。
GLM-4.5：由智谱AI开发，2025年7月28日正式发布。它是GLM-4.6的前一个版本。我们团队发现它的优势是“Arduino语言适配度高”尤其是在处理Arduino的特殊语法、第三方库时，表现更稳定，我们测试时发现，它生成的代码“直接能用”的概率更高一些。
DeepSeek-V3.1-Terminus：由深度求索（DeepSeek）在 2025年9月22日开源的一个重要升级版本。它是基于同年8月21日发布的DeepSeek-V3.1模型。它在用户体验、稳定性和专业场景能力上进行深度优化和“精雕细琢”。
如何在Trae CN里手动选模型
想用自己喜欢的模型，得先知道怎么把Trae CN从“自动选模型”切换到“手动选模型”。我们结合Trae CN的界面来一步步说（大家也可以对照着Trae CN的界面来跟我操作）：
第一步：打开Trae CN并进入代码编辑界面后，在右侧找到“Builder”协作面板（这是调用AI模型的功能区）。面板中会显示“Auto”字样（位置如图中箭头所示），代表当前处于“Auto”模式也就是“自动选模型”模式。
可能有刚接触Trae CN的朋友对“Auto”模式不太熟悉，这里我来简单解释一下：当Trae CN处于“Auto”模式时，只要我们提交开发任务（比如“帮我写ESP32获取网络时间的代码”），软件会自动根据任务的复杂程度、所需功能等因素，匹配它认为“最合适”的大模型来完成。这个模式的设计初衷，是为了让大家不用纠结“选哪个模型”，尤其是对新手朋友来说，能快速上手、获得稳定的使用体验。
但我们在开发Arduino项目时发现，“Auto”模式其实不太贴合我们的需求，因为Trae CN内置模型各有所长，但不是所有模型都非常适合Arduino语言开发。也正因为这个原因，我们才想教大家手动选模型——自己选对模型，写Arduino代码时能更顺手、效率更高。
第二步：如下图所示，当我们点击“Auto”这个开关，就能关闭自动模式。
第三步：如下图所示，当我们关闭了自动模式以后。面板会展开一个模型列表，里面列着Trae CN内置的所有大模型。
第四步：从列表里点选你想用的模型，比如GLM-4.6。选好后面板中会显示该模型的名称（就像下图里显示的样子），这时候再让Trae CN生成代码，它用的就是你选的模型了。
模型的“可用功能”是什么意思？
可能有朋友注意到，把鼠标移到模型名称上时，会弹出一个“可用功能”的提示框（就像下图里展示的那样）。
Trae CN内置的所有模型都能帮我们写代码，但有些模型多了一个或两个实用功能，这就好像这些模型额外具备“特殊能力”。
那么这些“特殊能力”具体是什么呢？请您继续往下看：
第一种是图形理解：具备这个功能的模型，能 “看懂” 我们手绘的草图或屏幕截图，它们能够把图形里的信息转化为代码逻辑。比如我们想做个简单的操作面板 —— 可以画一张草图，上面标着操作面板的按键，滑块等布局信息。这时候把这张草图发给模型，它就能准确识别出草图中元素的对应关系，以及功能逻辑，直接生成Arduino 代码，不用我们逐字描述 “按钮在哪”“要实现什么效果”。对习惯用图交流的朋友来说，这个功能能提升不少沟通效率，让 AI 更快 get 到我们的项目构想。
第二种是推理模型：具备这个功能的模型就像一个会“动脑筋”的助手——它不仅能根据你的指令写代码，还能理解代码背后的逻辑关系，比如判断条件是否合理、变量之间如何影响、程序流程是否顺畅等。相比之下，非推理模型更像一个“模板填充员”，主要靠记忆和模仿来生成代码，遇到没见过的问题就容易卡壳。简单说，推理模型更擅长解决复杂、需要逻辑思考的编程任务，而非推理模型更适合处理重复、固定的代码片段。
我们使用Arduino语言开发创客项目时的首选模型
根据我们团队几十个ESP32项目的开发调试经验，我们发现开发Arduino语言时，智谱AI的GLM系列一直是我们的高频选择。目前Trae CN里能用到GLM-4.5和GLM-4.6两个版本，关于这两个版本的选择，我们也想跟大家聊聊感受：
在GLM-4.6发布前，GLM-4.5一直是我们的“首选款”，因为它在Arduino开发里的表现确实比其他模型更稳定。不过GLM-4.6是前不久才发布的。截至本文撰写时（2025年10月23日），刚过去不到一个月。我们对它的熟悉程度还不够深。这段时间试用下来，有个直观感受：虽然GLM-4.6是新版本，但针对Arduino开发这个场景，它的能力似乎没比4.5强太多，反而在处理一些细节时，我们隐隐觉得不如4.5那么稳定。当然，这只是针对Arduino语言而言——如果换成其他编程语言，能明显感觉到GLM-4.6是有进步的，只是在我们专注的创客领域，暂时还没体现出太大优势。
所以目前我们开发Arduino项目，尤其是稍微复杂的场景，还是会优先选GLM-4.5。不过这也不是绝对的。因为我们觉得，既然是更新的版本，能力理应更强才对。所以，我们在开发中，还是会尽量使用GLM-4.6，从而让我们对这个模型有更深入的了解。如果后续我们在使用中发现GLM-4.6有了更好的适配，或者有其他更适合Arduino开发的模型，肯定会及时写文章跟大家分享。也特别希望大家在评论区聊聊自己的使用感受，我们一起交流、一起找到更顺手的工具。
另外，您也可以通过以下投票，选出您感觉最好用的模型。我们说的只是我们的感受，很可能广大创客朋友的感受与我们不一致，这也非常正常。我们也非常希望向所有关心我们的朋友学习，让我们一起进步。
为什么我们编写Arduino程序时偏爱GLM模型？
偏爱GLM模型主要有两个原因：
第一个原因是，它对Arduino语言的“掌握能力最好”。我们都知道，Arduino语言虽然源于C++，但有很多自己的特殊性——比如代码结构必须有setup()和loop()函数，常用的digitalWrite()这类内置函数，还有Adafruit、OneWire这些第三方库的用法。很多模型写通用C++代码很厉害，但到了Arduino的“特殊场景”，就容易出问题（比如漏写include库语句，或者用错引脚定义格式）。而GLM系列，尤其是GLM-4.5，对这些Arduino特有的细节掌握得特别准，生成的代码不用怎么改就能编译通过，甚至直接烧进ESP32就能用，省了我们反复调试的时间。
第二个原因是，它最能理解我们的“创客需求”。做创客项目时，我们要的不只是“能跑的代码”，还要“符合项目场景的代码”。比如我们说“写个ESP32控制智能灯的代码”，GLM-4.5不仅会生成LED开关的代码，还会主动问“要不要加人体感应判断？”“要不要留个WiFi远程控制的接口？”——这些都是创客项目里常用的需求，它能提前想到，还会给我们提建议，相当于多了个“懂创客的助手”，这点特别贴心。
不过这里必须再强调一次：就算GLM模型再好用，我们也不能完全依赖它。就像我们前两篇文章里说的，AI协作编程工具的核心是“协作”，不是“替代”——比如GLM生成的代码里，引脚定义可能和你的硬件接线不一样，或者用的库版本你电脑里没有，这些都需要我们自己检查、调整。只有我们自己懂了Arduino编程、了解硬件知识，才能和AI配合好，做出更好的项目。
结束语
今天我们聊了不少：学会了在Trae CN里手动选模型，认识了内置的6款国产大模型，搞懂了“可用功能”的意思，也分享了我们首选GLM-4.5的原因——希望这些内容能帮大家在开发Arduino项目时，更快找到适合自己的AI模型。
下一篇文章，我们就来聊一聊用Trae CN+GLM模型来开发Arduino创客项目时的基本流程，从“提需求”到“查错误”，每个步骤该怎么操作，有哪些小技巧能让AI帮上更多忙。
感谢一路相伴，我们一起成长！
