AI 工具选型对比
本站的 AI 板块介绍了数十款工具。本页把它们横向对比，帮助你按需求快速选型。各工具的安装与详细用法请点击对应链接。
价格信息会随官方政策变化，下表仅供参考，请以各产品官网为准。「本地」指可在自己的机器上离线运行、数据不出本机。
AI 编辑器 / IDE
适合希望「编辑器原生集成 AI」的开发者。
| 工具 | 形态 | 本地/云 | 计费模式 | 适合人群 |
|---|---|---|---|---|
| Cursor | 独立编辑器（VS Code 衍生） | 云模型 | 免费档 + 订阅 | 想要开箱即用 AI IDE |
| Windsurf | 独立编辑器 | 云模型 | 免费档 + 订阅 | 偏好智能体式工作流 |
| Zed | 高性能原生编辑器 | 云模型 / 可接本地 | 开源，AI 功能免费档 | 追求轻量与速度 |
AI 编码助手（CLI）
在终端里工作的编码代理，适合习惯命令行、需要跨文件改动的场景。
| 工具 | 后端模型 | 本地/云 | 计费模式 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic Claude | 云 | 订阅或 API 计费 | 终端原生智能体，擅长大型改动 |
| Gemini CLI | Google Gemini | 云 | 免费档 + API 计费 | 有较高的免费额度 |
| GitHub Copilot | 多模型 | 云 | 订阅（个人/企业） | 生态成熟，IDE 集成广 |
| Aider | 可接任意模型/本地 | 云或本地 | 开源（按所用模型计费） | 与 Git 深度结合 |
| Cline | 可接任意模型/本地 | 云或本地 | 开源（按所用模型计费） | VS Code 插件形态 |
| Continue | 可接任意模型/本地 | 云或本地 | 开源（按所用模型计费） | 高度可定制 |
| OpenCode | 可接任意模型/本地 | 云或本地 | 开源 | 终端编码代理 |
本地大模型运行时
在自己机器上离线跑大模型，数据完全不出本机，适合隐私敏感或想省 API 费用的用户。需要一定的内存/显存。
| 工具 | 定位 | 上手难度 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Ollama | 一行命令拉取并运行模型 | ⭐ 最简单 | 本地模型首选，生态广 |
| LM Studio | 图形界面 | ⭐ 简单 | 闭源免费，适合非命令行用户 |
| Jan | 图形界面，开源 | ⭐ 简单 | LM Studio 的开源替代 |
| llama.cpp | 底层推理引擎 | ⭐⭐⭐ 进阶 | 性能极致，许多工具的底座 |
| llamafile | 单文件可执行模型 | ⭐⭐ 中等 | 把模型打包成一个文件 |
| LocalAI | 兼容 OpenAI API 的本地服务 | ⭐⭐ 中等 | 给现有应用做本地后端 |
AI 图像与语音
| 工具 | 用途 | 本地/云 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Stable Diffusion WebUI | 文生图 | 本地 | 功能最全，需独显 |
| ComfyUI | 节点式文生图工作流 | 本地 | 可视化、可编排复杂流程 |
| OpenAI Whisper | 语音转文字 | 本地 | 多语言识别，可离线 |
AI 平台与自动化
| 工具 | 用途 | 部署 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Dify | LLM 应用开发平台 | 自托管 | 搭建 RAG / 智能体应用 |
| n8n | 工作流自动化 | 自托管 | 可把 AI 接入自动化流程 |
| OpenClaw | 智能体自动化 | 自托管 | 任务型 AI 自动化 |
怎么选？按场景
- 想在编辑器里写代码、要最省心 → Cursor 或 Windsurf。
- 重度命令行用户、要做跨文件大改 → Claude Code；想免费多用 → Gemini CLI。
- 想用开源助手 + 自带模型/本地模型 → Aider、Cline 或 Continue。
- 注重隐私 / 想离线 / 省 API 费用 → 用 Ollama（命令行）或 LM Studio、Jan（图形界面）跑本地模型。
- 追求极致推理性能、要做底层定制 → llama.cpp。
- 做文生图 → 入门用 Stable Diffusion WebUI，要复杂工作流用 ComfyUI。
- 搭建 AI 应用 / 自动化 → Dify 或 n8n。
硬件提示
- 云端工具（Cursor、Claude Code、Copilot 等）对本机配置要求低，但需联网，且数据会发送到服务商。
- 本地模型对内存/显存有要求：7B 量级模型约需 8GB 内存即可尝试；更大模型建议配备 NVIDIA 独显（参见 NVIDIA Optimus 双显卡配置）。
延伸阅读：AI 工具总览 · Ollama 本地大模型