使用Void(平替Cursor)的测试记录

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在网上了解到，Void 是一款开源的 AI 代码编辑器，堪称 Cursor 的开源平替。其功能强大，可兼容各类模型，并支持本地运行，使用户能够全面掌控自身数据，真正做到安全可控。

我尝试使用这款允许本地 AI 运行的 IDE，检验一下实际效果。

选取的测试用例：请它帮我生成一份英语单词拼写测验题（网页）。用于小学英语练习。

Webhook请求地址：

请求方式：

请求头：

请求体：
界面现代化简约一点，适配iPad和pc。

第二次，我先用提示词转换成更有逻辑性的策划文档。

转换后的提示词：

我们要在目录下开发一个英语单词拼写练习的 HTML 页面，用于用户进行单个单词的拼写训练。页面需要具备以下功能：
在 HTML 或 JS 中内置一个单词列表（数组），例如：
每次打开页面时，从这个词库中随机抽取 20 个单词，作为本次练习的题目。
每次只显示一个单词，用户逐个答题。
界面布局如下：
输入框样式：类似验证码的格式，比如（4 个下划线），根据单词长度自动调整。

输入框只允许输入字母，大小写不敏感。
用户在输入框中输入单词，点击“确认”按钮。

系统判断是否正确：

正确：进入下一题

错误：记录错误，并进入下一题

所有题目答完后，自动跳转到结果页。
显示总得分（百分制）

展示所有错误的单词及正确答案
例如：
在结果页生成后，自动发送 POST 请求到指定地址：
URL:

Method:
Headers:
Body 示例：
注意：实际发送的内容应包含用户得分、错误单词列表等信息，具体格式可由你定义。
简洁现代风格，适配 PC 和 iPad。

使用响应式设计（如 Flex 或 Grid），确保在不同设备上显示正常。

前端技术：HTML + CSS + JavaScript

状态管理：可以用或变量保存当前题号、用户输入、错误记录等

样式建议：使用布局，字体大、间距合理

移动端适配：使用设置和媒体查询（Media Query）

这个页面的核心是：

随机抽取 20 题

逐题答题，显示字符数

结果页展示得分和错误信息

自动发送 webhook

然后让它做，好家伙，它做的直接写成python了。

那么问题出在哪里，30B的模型不可能连这个需求都不理解吧？

用不满意，怀疑是量化的问题。

准备换8bit量化，基于信息：

因为查资料有人说Qweb3-4B不量化版本都很强的。
问豆包，说8bit量化效果跟全尺寸的接近，4bit量化可以观测到明显性能下降。

所以，拟先更换为可流畅运行的（16GB）版本，试其效果；继而再以（32.46GB）版本进一步验证，以期获得更优结果。

测试14B配合void，但是发现出问题了，void持续在报错。我把上下文调到40960后重新继续。

还是报错

奇了怪了，换成试试看，重新执行，又可以生成html但是不自动插入到文件里，只显示在agent对话里。但void agent面板里不报错。

换成30B-A3B 8bit，和4bit一样，生成html但是不能自动写入到文件里，而且对需求的理解没做到位，比如根本没有实现提交webhook的需求。

观察记录：

Qwen3-14B Dense模型 8bit的运行速度显著慢于Qwen3-30B-A3B MoE的4bit。占内存小一些但速度慢。
Qwen3-30B-A3B 8bit的速度也比14B快，说明Dense模型速度没有MoE快。
void应该是在某些方面没有适配好千问模型，所以导致内容无法插入到具体文件。

就算是，他对我的需求居然理解都不到位，我很震惊。我提出的6个要求，他居然都不能复述出来。感觉全是幻觉。

晚上吃完饭后，我脑子清醒了，再研究了一下配置，无意间发现了一个配置，在模型开关旁边有个加号，点击可以打开advanced settings，这玩意默认给contextWindow是4096，reserved是8192，我改成40960和我LM Studio设置一致，并减少reserved之后，终于能听懂我的需求了：

听懂需求后输出的html看起来是对的，但是——

这一版的问题在于，代码在浏览器运行会报错。

人肉检查了一下，发现30B的代码写得上下衔接有问题。莫非千问30B不适合写代码？

速度明显比本地30B的慢多了。

能够自动在输出html后执行写入文件操作！

能够代码运行不报错，完整实现了需求中提出的所有功能，走完单词拼写和检查流程，也有提交webhook。

奇怪，难道void搭配coder模型就可以写入文件？

目前还没有在本地部署这个模型，所以无法确认在void中不能自动写入文件是本地部署的问题还是qwen3模型的问题。也不需要验证了，反正云端调用是免费的，那就不需要本地运行了。

嗯看来搭配void目前免费方案最靠谱的就是这个openrouter/qwen2.5-coder-32b（free）模型了。

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct:Free：属于中等偏上水平，适合日常开发任务，在中文编程场景中表现较好。

DeepSeek-R1-Zero:Free：属于入门级模型，适合简单代码生成和学习使用，对于复杂任务支持有限。

Qwen3-30B-A3B：属于高端模型，具备较强的代码理解和生成能力，可应对复杂开发需求。

初学者或简单任务：可选择免费的入门级模型，如 DeepSeek-R1-Zero:Free。

专业开发者：建议使用 Qwen3-30B-A3B 或 GPT-4 Turbo 等高端模型。

中文场景优先：Qwen 系列是不错的选择。

为什么我今天的测试例子，感觉qwen2.5-coder-32b比Qwen3-30B-A3B靠谱呢？看来我还需要继续观察观察了。

计划下周在小程序开发场景进一步试试看谁写小程序项目靠谱。

Void 是一款开源的 AI 代码编辑器，可作为 Cursor 的平替使用。
Void 支持本地运行，用户可以全面掌控数据，确保安全可控。
测试目标是使用 Void 生成一个英语单词拼写测验的 HTML 页面。
第一次测试中，模型未完全理解需求，生成的内容不符合预期。
优化提示词后，模型仍未能正确生成 HTML 页面，而是输出了 Python 代码。
更换为 Qwen3-14B 和 Qwen3-30B 的 8bit 量化版本后，模型仍存在理解偏差和功能缺失。
Void 在写入文件时出现错误，可能与模型适配或配置有关。
调整 Void 的上下文窗口设置后，模型开始正确生成 HTML 内容，但代码存在运行错误。
使用 OpenRouter 上的 Qwen2.5-Coder-32B 模型时，模型能够正确生成并写入 HTML 文件。
Qwen2.5-Coder-32B 在测试中表现优于 Qwen3-30B-A3B，适合当前需求。
未来计划在小程序开发场景中进一步测试不同模型的表现。

使用Void(平替Cursor)的测试记录

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