RAE 国际版 SOLO 模式下的模型选择指南

Gemini-3-Pro-Preview:适用于智能体驱动、长周期、多模态任务

当任务场景宽泛、各环节相互关联,且需要在上下文里统筹多个动态模块时,Gemini-3-Pro-Preview 的优势最为突出:

擅长智能体驱动的编码流程 —— 相比单次指令调用,通过命令行界面 / 工具调用流程运行时表现更佳

具备出色的多模态理解能力(涵盖文本、代码、设计规范、UI 设计),非常适合全栈开发工作

长周期任务表现稳定可靠 —— 可胜任大型代码库的迁移、架构调整以及全局调试工作

国际版 SOLO + Gemini-3-Pro-Preview 适用场景示例:

当任务属于 “牵一发而动全身” 的类型时,Gemini-3-Pro-Preview 通常是优选方案。

Gemini-3-Pro-Preview 智能体可充当 UI 工程师,基于多模态输入的设计规范生成界面并持续迭代优化

智能体可并行处理后端逻辑、应用程序接口(API)或数据模型的开发工作

TRAE 国际版 SOLO 模式负责统筹协调各智能体,Gemini-3-Pro-Preview 则保障各层级的一致性

GPT-5-medium:适用于结构化迭代与生产级别的代码修改

GPT-5-medium 就像一位经验丰富的资深工程师,你可以放心地将需要严谨思考、周密规划的修改任务交付给它:

擅长重构、调试循环、测试框架搭建等迭代式编码流程

兼顾强大的通用推理能力与编码能力,给出的方案更适用于生产环境

拥有超大上下文窗口(最高 272k),能够应对复杂的实际项目需求

配套工具生态成熟,在各类编辑器、应用程序接口(API)和插件中表现稳定

国际版 SOLO + GPT-5-medium 适用场景示例:

1. 系统重构

将大规模重构任务拆解为清晰的步骤,逐步推进

确保重构过程中各模块的核心约束条件始终有效

2. 遗留代码调试

跨文件追踪业务逻辑,定位问题根源

遵循 “先写测试,再改代码” 的流程,降低修改风险

GPT-5-medium 与 TRAE 国际版 SOLO 模式的Plan尤为契合,可以生成清晰的方案、有条理地执行任务并生成高度准确的结果。

Kimi-K2-0905:适用于执行高效自动化、高性价比的任务

Kimi-K2-0905 决策果断、响应迅速,能够高效推进任务,是无需人工干预的自动化任务的理想选择:它擅长多步骤逻辑处理与自主化工作流,尤其适用于研发调研或自动化脚本开发任务;单 token 使用成本远低于多数商用闭源模型,性价比突出,在日常开发工作中运行速度极快,延迟低,能够实现快速迭代。

国际版 SOLO + Kimi-K2-0905 适用场景示例:

1. 处理重复性或机械性开发工作:清理冗余代码、生成通用模板代码、转换数据格式、统一重构代码语言风格

2. 作为子智能体执行辅助任务:Kimi-K2-0905 可以自主运行处理后台辅助任务,你就能专注于更顶层的决策工作

SOLO 模式模型选型核心思路总结

在 TRAE 国际版 SOLO 模式下,如何选择最合适的模型?你可以像带领一支真实的工程师团队一样,根据任务特点灵活调度、合理分工,让每个模型发挥其最大优势。

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Gemini-3-Pro-Preview:擅长广度覆盖、上下文统筹、多模态融合与系统化思考。

GPT-5-medium:以稳定可靠见长,善于结构化推进和生产级迭代优化。

Kimi-K2-0905:追求极速执行和自主运行,具备高性价比,专注落地执行。

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