阿里禁了Claude Code：国产大模型的快速迭代周期到来了

为什么到现在还有人抱着不放

为什么到现在还有大批公司和人死抱着 Claude Code 不放？

不是因为业务真的需要那个能力——是人性的问题。人都想用最好的，管你什么场景，用了再说。

哪怕 80% 的需求国产模型完全能搞定，剩下 20% 的不确定性也足以让人花几百刀买个安心。宁可用贵的，也不愿用错的，就这么简单。

缺的那块拼图

但反过来想，这恰恰是国产模型生态一直缺的那块拼图。

大家嘴上都说支持国产，采购清单上可诚实着呢, Claude Code赫然在列。没有高强度真实业务场景喂进去，迭代就是闭门造车。

做过工程开发的人都知道，真实客户场景的反馈数据最重要。阿里这一刀砍下去，几万工程师被迫切过来，每天几十万次真实请求砸进去，哪里弱、哪里卡，数据马上告诉你。有了这个反馈闭环，迭代速度会比现在快得多。

导火索攒了一阵子

Anthropic 6 月 10 日给美国参议院银行委员会写信，说阿里搞了两万五千个假号刷了两千八百万次交互，定性叫"工业级蒸馏攻击"，直接上升到国家安全。阿里对此予以否认。这套词儿他们之前拿去怼过 DeepSeek、月之暗面、MiniMax，剧本都快背熟了。

更离谱的是 Claude Code 被扒出偷偷加了检测机制——看你时区是不是中国的，对照 147 个中国实体（AI 实验室、域名转售商等）清单，用隐写术把结果塞进系统提示词里，每次请求都带着走。事后承认是"实验性"措施，回滚了。但信任碎了就是碎了。

再加上封号潮，大量付费账号无预警禁用不退钱。时间线全赶一块儿了，阿里砍 Claude Code 几乎是必然的。

四个月亲测，差距没你想的那么大

说说我自己的体验，四月中旬之前工作中天天用 Claude Code的大模型，之后切到国产模型。说实话，差距有，但不像很多人想象的那么大。另外，其实我也挺烦Anthropic, 各种的封，禁，作为用户最怕不确定性。

四月中旬到现在，我自己做了好几个项目，Qwen3、DeepSeek、GLM、Minimax 我都用过，还有一些刚起步的弱模型，Sensenova, Agnes的免费模型，我主要用在Hermes Agnet的个人智能助理场景，完全够用，在中文场景甚至更顺手。

当然得说句实话：国产大模型算力还是不够，H100 还是 H200 在那摆着，这是硬约束。高峰期用主流大模型限流确实烦，而且还翻倍计算，我经常只能晚上干活。具体到场景：CRUD、脚本、文档、前端页面，国产模型没问题；复杂多步推理和大型重构，长时间自主运行，还有差距。但大部分人的日常开发任务，国产模型已经够用了。

下面是我上个月大致GLM 5.2的使用量，5个多亿的词元，只是做了一些个人的开发，如果这 5 亿 Token 的消耗量完全转移到 Claude Code（以 Sonnet 5 为例），在不使用缓存的极端情况下，花费大约在 1,000 到 5,100 之间；而在真实开发场景下，得益于缓存机制，实际花费大概率会落在 2,600 到 3,100 左右，那可是美元啊。如果使用 Anthropic 官方的 Claude Code 订阅，需要用到最高档的 Max 20x 计划。

造不如买，该醒了

阿里禁了之后推自家的 Qoder 接替。当然，阿里自己有 Qwen 和 Qoder，这个决定也不是没有商业算盘。能不能顶住几万工程师的日常开发，马上见分晓。

一直以来我们都遵循一个规律：国外禁掉国内什么，国内就能快速自主创新。大国重器，各行各业，反复验证过。

软件和硬件不一样——AI 模型迭代周期是月级别的，开源权重（Qwen、DeepSeek 权重公开）让追赶速度远快于硬件制造。"造不如买"是普遍的惰性思维，软件领域，禁的效果确实来得更快。

以前是演习，现在是实战。打仗才知道差距在哪，打起来进步才快。"造不如买"是最舒服的路，也是最危险的路——我们已经被卡无数次脖子了。

国外禁什么，我们就能造什么。从芯片到模型，这条路已经被反复验证过了。