国内开源 AI 编码工具越来越多但开源两个字背后的含义差别很大。有的只是模型开源有的只是插件开源有的才是真正的平台级开源。选错了后面迁移成本很高。这篇文章拿三个有代表性的开源项目做深度横评MonkeyCode长亭科技平台级开源、CodeGeeX智谱 AI模型级开源、ContinueIDE 插件开源。从开源范围、部署能力、团队协作、模型支持、安全边界五个维度拆解帮你搞清楚该选哪个。一、三个项目的开源范围CodeGeeX开源的是代码生成模型本身CodeGeeX 系列大模型GitHub 上可以下载模型权重。IDE 插件也是开源的。但完整的开发协作平台不在开源范围内你需要自己搭。Continue开源的是 VS Code / JetBrains 的 AI 编程助手插件。插件支持接入各种模型但插件本身不包含模型也不包含服务端执行环境。MonkeyCode开源的是完整的 AI 编码平台包括后端控制面、任务执行环境、前端界面、模型管理、安装器。GitHub 仓库 github.com/chaitin/MonkeyCode许可证 AGPL-3.0。你可以把整个平台私有部署到自己内网。简单说CodeGeeX 开源了大脑模型Continue 开源了手脚插件MonkeyCode 开源了整个工厂平台。二、部署能力对比CodeGeeX模型可以本地部署需要 GPU 服务器至少 A10 级别。部署后通过 API 对外提供代码生成能力IDE 插件调用这个 API。但完整的开发环境管理、任务隔离、协作流程需要自己搭建。Continue插件安装到 IDE 里配置一个模型 endpoint 就能用。不需要部署服务端但也没有服务端能力。所有 AI 操作都在本地 IDE 中执行。MonkeyCode完整的平台级私有部署。README 给出最低配置控制台 2C4G/40GB开发环境 8C16G/100GB。安装器支持 x86_64 和 aarch64。部署后包括模型管理、用户权限、任务调度、工作空间隔离、代码审查流程开箱即用。但要注意MonkeyCode 的安装模板用了 curl -k禁用 TLS 验证下载路径没有版本锁定和签名校验。内网部署建议通过内部镜像分发手动校验文件哈希。三、团队协作能力对比CodeGeeX模型层面开源但团队协作完全靠你自己搭。你需要自己建 Git workflow、自己搭任务管理、自己做代码审查流程。CodeGeeX 不提供这些。Continue纯个人工具插件装在每个人的 IDE 里。没有团队层面的任务管理、权限控制、模型统一配置。每个开发者各自配置模型和 Key。MonkeyCode团队协作是核心设计。提交需求 - 服务器端执行 - 人工审查 - 合并。每个任务有独立工作空间任务之间文件和依赖隔离。管理员集中配置模型和 BYOK 密钥。支持移动端查看任务进度WebSocket 实时流。这里的关键差异CodeGeeX 和 Continue 都是个人工具开源MonkeyCode 是团队平台开源。如果你的需求是团队一起用 AI 编码只有 MonkeyCode 在开源范围内提供了完整的协作能力。四、模型支持对比CodeGeeX自带 CodeGeeX 系列开源模型也支持接入其他模型。模型本地部署时不需要外部 API Key代码不离开内网。但接入外部模型时密钥管理就回到传统方式。Continue支持接入各种模型OpenAI、Anthropic、本地 Ollama 等配置灵活。但密钥存在开发者本地 IDE 配置中存在泄露风险。MonkeyCodeBYOK 模式支持多供应商接入OpenAI Chat / OpenAI Responses / Anthropic 接口。密钥做了两层隔离Provider 平面持有真实 KeyRuntime 平面拿代理 Token。开发者接触不到真实密钥。但要注意MonkeyCode 的模型健康检查逻辑只是发 himax_tokens1不报错就算通过不验证回答质量。新模型上线前建议先跑一个有界代码任务做验证。五、安全边界对比CodeGeeX模型本地部署时安全边界最清晰--代码不出内网。但如果你用云端 API安全就取决于模型供应商。Continue密钥在本地执行在本地安全全靠开发者自觉。团队场景下风险较高。MonkeyCodeBYOK 两层密钥隔离 任务工作空间隔离 权限链路控制用户-控制面-执行器-仓库。信任边界清晰可审计。但代理 Token 的生命周期管理和吊销机制需要团队自己评估。六、选型建议场景一个人开发者想要免费的代码补全。选择 Continue 本地 Ollama 模型或者 CodeGeeX 插件 本地模型。零成本但只有你一个人用。场景二小团队3-5 人各自用 AI 编码没有统一管理需求。选择 CodeGeeX 插件每人装一个简单省事。但密钥和模型各自管理。场景三中型团队10-20 人需要统一管理模型、密钥和任务流程。选择 MonkeyCode。先用在线版monkeycode-ai.net 免费启动跑起来再评估私有部署。场景四对数据安全有硬性要求的团队金融、政务、军工。选择 MonkeyCode 私有部署 国产模型DeepSeek/通义千问数据完全在内网。或者 CodeGeeX 本地模型 自建协作平台。场景五想要最灵活的模型切换能力。选择 MonkeyCodeBYOK 多模型或 Continue多模型接入两者都支持灵活切换但 MonkeyCode 在团队管理和密钥安全上更完善。七、总结开源 AI 编码工具这个概念太宽泛了。CodeGeeX 开源的是模型Continue 开源的是插件MonkeyCode 开源的是平台。选型时先搞清楚你需要的是哪种开源是要省模型费用还是要团队协作还是要数据安全不同的需求对应不同的选择。如果你需要一个完整的团队 AI 编码平台而且要开源可审计MonkeyCode 目前是国内唯一的选择。相关链接MonkeyCode GitHubgithub.com/chaitin/MonkeyCode在线体验monkeycode-ai.net社区 Discorddiscord.gg/2pPmuyr4pP作者注我是 MonkeyCode 的实际使用者非项目官方成员。本文基于公开资料和实际使用经验撰写对各项目的描述均来自其官方 GitHub 仓库和文档。