陆续和大家分享了很多 AI 辅助测试的实战内容，过程中也用到了多款不同的 AI 工具。不少刚入门的小伙伴很迷茫，分不清各类工具该如何选择，也搞不懂 AI 工具与大模型之间的区别和联系。

今天结合我个人的实战经验与调研整理，为大家梳理当下主流的 AI 大模型和AI工具的分类以及对比，涵盖工具分类、版本、使用门槛与选型建议，有需要的同学可以参考下~

一、AI工具&大模型分类

二、付费及使用限制

最新数据以及更具体说明请参考相关工具的官网说明

三、详细介绍与对比

这里主要介绍我常用或者了解过的工具&大模型，每个人的需求和体验不一样，仅供参考。

AI 编程工具（IDE）

我目前用过的有Cursor，Codex、Trae、Claude Code这些，他们的功能其实差不多，平时用得较频繁的功能是开发skill、写代码脚本、设置规则和配置MCP等去实现一些测试提效场景，如：生成测试用例、生成接口自动化代码、UI自动化代测试、开发测试工具等。

怎么选择？

✅Cursor：相比之下确实是体验比较好的，但是它的收费也比较贵的，pro会员每个月$20，Cursor具备文件索引库，能够很容易检索到相关上下文，也就是比较容易理解你的意思；如果具备科学上网能力的话，还可以使用海外比较新的大模型；在实际使用中，主要使用的是cursor自带的大模型composer，整体还OK，且每个月用完pro会员的额度之外，Auto模式还可以继续使用，个人是比较推荐的。

✅Claude Code：Claude code可以说是开发人员用的最多也是目前较火的AI工具了，能够处理复杂大型的项目，不具备IDEA，大部分使用CLI进行操作，能够接入自定义大模型（通过使用CC Swith可自定义切换大模型)

✅Codex：也是最近比较热门的AI Coding Agent，也是一样能够处理复杂的任务，能够和ChatGPT 共同会员体系，不过订阅账号会比较麻烦一些，可以考虑使用中转站

✅Trae：有国内版和国际版，国内版能够使用的主要是deepseek、豆包等大模型，处理负责任务的能力相对较差，生成的代码的稳定性也相对较差，如果长期使用，不是特别推荐，不过胜在好处目前国内版有一定的免费额度使用，可以体验并使用

✅Qoder：由阿里开发的，功能和cursor很像，基本上plan模式、记忆、skill、上下文等都具备，但是实际使用下来，token消耗的很快，不如cursor耐用

AI大模型

当前主流的海外大模型：Claude、GPT、Gemini

当前主流的国内大模型： Qwen、Kimi、GLM、DeepSeek、MiniMax

能力排行（个人认为）：海外大模型>国内大模型

怎么选择？

1、如果没有成本顾虑的，优先选择 Claude 大模型，能力最强。

2、按场景选型：

写代码、编程等：海外选Claude、GPT、国内选GLM、MiniMax、Kimi

生成测试用例、写Skill等：海外Claude、GPT、Gemini 都可以，国内选Qwen、GLM

日常文档输出、问答等：上面列的大模型都可以

我这边常用的：

因为我使用Cursor比较多，所以用它自带的大模型Composer比较多，或者直接选择里面的Auto模式，它会根据我的任务自动给我调用对应的大模型去处理，这样会比较省token，平时写代码、写skill等，输出效果都是很不错的。如果是处理一些比较复杂的任务时，我就会手动选择Claude 这些比较强大的大模型去使用

AI工作流

这三个工具的核心作用是通过可视化的方式，把大模型、API、数据库、消息通知等组件“拼接”成自动运行的业务流程；

我这边目前只用过Coze搭过一些测试用例AI智能体和工作流；由于里面内置的大模型主要是deepseek和豆包，所以用例输出的覆盖率相比前面说的cursor输出的会差一些，虽然大模型很重要，但是我感觉如果规范好需求原型、做好需求拆解、输出高质量的提示词，输出的用例覆盖率应该也是可以的；

怎么选择？

✅Coze：零代码为主，适合小白用户快速上手，提供图形化界面，适合轻量级应用开发，建议初学者可以先用这个，免安装，直接在线编辑即可，另外它是每天有一定的免费额度可以使用的，如果只是写写测试用例，还是够用的

✅Dify：低代码为主，但更偏向 AI 任务流配置；开源免费，需要自备模型 API 密钥，部分功能需付费；学习门槛的话需要了解大模型配置和 AI 工作流设计；建议有以上一些基础的可以用这个；

✅n8n：低代码为主，支持拖拽式节点配置和 JavaScript 编写自定义逻辑，目前也是开源的，需要一定的 API 和 JavaScript 基础。 接下来我也打算结合coze、dify去输出一些提高测试工作效率的工作流，小伙伴们可以跟着一起学习~~

AI 对话类工具

这几个AI工具相信大家都很熟悉的了，日常生活中基本都会用到，我平时用deepseek和Kimi比较多，对deepseek输出的结果还是满意的，但是它经常就卡壳；最近也在用Kimi，它输出的内容相比ds会简洁一些，像我平时要安装一些软件，都是直接在kimi上查，它就能直接去读取官网的文档，给我输出简单易懂的说明，特别是官方文档是英文的时候，这个就很方便。

📝总结

市面上的 AI 工具、大模型品类繁多且更新迅速，无需盲目跟风学习多款。结合自身需求挑选 1-2 款工具深入钻研，就能满足绝大多数工作场景。

现在很多公司都在要求使用AI去提效工作，很多小伙伴就蛮焦虑的，不知道从何学起。建议大家先梳理日常工作中的核心痛点，再针对性筛选能解决问题的工具，制定学习计划、逐个突破。另外也别指望AI能解决所有问题，AI是帮手，不是取代。

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