From 5492a48fe49b70a3a622635c45b4a12fa4279093 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: debuggerx <debuggerx@debuggerx-PC>
Date: Tue, 17 Mar 2026 21:12:11 +0800
Subject: [PATCH] AI-Panda 2 | 2025.3.2 <debuggerx@debuggerx-PC Update
 ChatGPTConversations_170.xml

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 ChatGPTConversations_170.xml | 4 ++--
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   <component name="ee.carlrobert.codegpt.state.conversations.ConversationsState">
-    <option name="currentConversation" value="{&quot;id&quot;:&quot;e229fb79-598c-41af-8261-de0a81b167d2&quot;,&quot;title&quot;:null,&quot;messages&quot;:[{&quot;prompt&quot;:&quot;我注册了Fireworks，怎么确定它提供的哪个模型支持FIM？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;46ff0f61-ea31-49d9-88f3-8dc21f9133f2&quot;,&quot;response&quot;:&quot;提供的代码上下文与您的问题无关。关于如何在 Fireworks AI 上确定哪个模型支持 FIM (Fill-In-the-Middle，中间填充/代码补全)，您可以通过以下几个步骤和特征来判断：\n\n### 1. 寻找专门的代码模型 (Code Models)\nFIM 功能几乎专属用于代码补全场景。在 Fireworks 的 [Models 页面](https://fireworks.ai/models) 中，您应该优先筛选或搜索代码类模型。通常支持 FIM 的知名开源模型系列包括：\n*   **Qwen-Coder** 系列（例如 `qwen2.5-coder-32b` 等）\n*   **StarCoder / StarCoder2** 系列\n*   **CodeLlama** 系列\n*   **DeepSeek-Coder** 系列\n\n### 2. 查看模型卡片 (Model Card) 描述\n点击进入 Fireworks 上具体模型的详情页，阅读其官方描述。如果模型支持 FIM，描述中通常会明确包含以下关键词：\n*   `FIM` 或 `Fill-in-the-middle`\n*   `Code completion` (代码补全)\n*   `Infilling`\n\n### 3. 优先选择 Base (基础) 模型\n在同一个模型系列中（例如 Qwen2.5-Coder），通常 **Base 模型** 是专门为 FIM 和代码补全训练的，而 **Instruct 模型** 是为对话和问答微调的。虽然部分 Instruct 模型保留了 FIM 能力，但 Base 模型在 FIM 任务上的表现通常更好、更稳定。\n\n### 4. 通过特殊 Token 进行 API 测试\n不同的模型使用不同的特殊 Token 来触发 FIM 模式。如果您怀疑某个模型支持 FIM，可以通过 Fireworks 的 Completions API（注意是 `/v1/completions` 而不是 `/v1/chat/completions`）发送包含 FIM Token 的 Prompt 进行测试。\n\n例如，Qwen 和 StarCoder 系列通常使用以下 Token 结构：\n```text\n&lt;|fim_prefix|&gt;这里是前面的代码&lt;|fim_suffix|&gt;这里是后面的代码&lt;|fim_middle|&gt;\n```\n\n**测试请求示例：**\n```json\n{\n  \&quot;model\&quot;: \&quot;accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b\&quot;,\n  \&quot;prompt\&quot;: \&quot;&lt;|fim_prefix|&gt;def calculate_area(radius):\\n    &lt;|fim_suffix|&gt;\\n    return area&lt;|fim_middle|&gt;\&quot;,\n  \&quot;max_tokens\&quot;: 50,\n  \&quot;temperature\&quot;: 0.2\n}\n```\n如果模型支持 FIM，它会准确地在 `&lt;|fim_middle|&gt;` 之后输出 `area = 3.14 * radius ** 2` 这类补全代码，而不是像普通对话模型那样解释这段代码。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;Qwen2.5-Coder 和 Qwen3-Coder 对比呢&quot;,&quot;id&quot;:&quot;ad74c041-a5f6-427b-b92d-18f335e08704&quot;,&quot;response&quot;:&quot;截至目前，**Qwen3-Coder 尚未正式发布**。阿里云通义千问团队目前在代码领域最新、最强大的开源模型系列是 **Qwen2.5-Coder**（于 2024 年底全面开源）。\n\n因此，目前无法对两者进行实际的性能对比。不过，我们可以总结一下目前 **Qwen2.5-Coder** 的现状，以及未来 **Qwen3-Coder** 可能的演进方向：\n\n### 目前的王者：Qwen2.5-Coder\nQwen2.5-Coder 是目前开源代码模型中的顶流，具有以下特点：\n1. **全尺寸覆盖**：提供了 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 六个尺寸。其中 32B 版本在多项代码基准测试中（如 HumanEval、MBPP）表现甚至逼近或超越了早期的 GPT-4o。\n2. **强大的 FIM 支持**：它的 Base 模型专门针对代码补全（Fill-in-the-Middle）进行了深度优化，非常适合集成到 IDE 插件中作为实时代码补全引擎。\n3. **长上下文**：支持高达 32K 的上下文窗口，能够处理项目级别的代码理解和补全。\n4. **多语言支持**：在数十种主流编程语言上都表现优异，不仅限于 Python 或 Java。\n\n### 对未来 Qwen3-Coder 的期待\n当 Qwen3-Coder 发布时，业界普遍预期它会在以下几个方面带来跨越式提升：\n1. **更强的复杂逻辑推理**：在架构设计、复杂 Bug 修复和长代码生成的连贯性上进一步逼近或超越最新的闭源模型（如 Claude 3.5 Sonnet）。\n2. **超长上下文处理**：可能会原生支持 128K 甚至更长的上下文，实现真正的“全仓库级别（Repository-level）”代码理解和 FIM 补全。\n3. **Agent 能力增强**：更好地支持工具调用（Tool Use）、终端执行反馈循环，使其不仅是一个补全模型，更是一个自主的 AI 程序员（类似 SWE-agent）。\n\n### 总结建议\n如果您目前在 Fireworks AI 或其他平台上选择模型用于代码补全（FIM）或代码对话，**Qwen2.5-Coder-32B**（或根据您的速度需求选择 7B 版本）是当前开源领域的最佳选择之一。您可以放心使用它，直到 Qwen3 系列正式问世。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;使用 Fireworks 做 FIM 时报错 Connection failed: Model not found, inaccessible, and/or not deployed，是什么问题&quot;,&quot;id&quot;:&quot;226c7c60-8282-4839-89fc-3dd5f1600523&quot;,&quot;response&quot;:&quot;这个错误 `Connection failed: Model not found, inaccessible, and/or not deployed` 明确表示 Fireworks API 接收到了您的请求，但**无法识别或访问您在请求中填写的 `model` 参数**。\n\n在使用 Fireworks 进行 FIM（代码补全）时，通常是由以下几个常见原因导致的，您可以逐一排查：\n\n### 1. 模型 ID 格式不完整（最常见原因）\nFireworks 的 API 要求模型名称必须包含完整的路径前缀，通常是 `accounts/fireworks/models/`。\n*   ❌ **错误写法**：`\&quot;model\&quot;: \&quot;qwen2.5-coder-32b\&quot;`\n*   ✅ **正确写法**：`\&quot;model\&quot;: \&quot;accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b\&quot;`\n\n### 2. 模型名称拼写错误（注意小数点）\nFireworks 在命名模型 ID 时，**通常会将版本号中的小数点 `.` 替换为字母 `p`**（代表 point）。这是一个非常容易踩坑的地方。\n*   ❌ **错误写法**：`accounts/fireworks/models/qwen2.5-coder-32b`\n*   ✅ **正确写法**：`accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b`\n\n### 3. 模型未部署或不支持该端点\n*   **Base vs Instruct**：FIM 通常需要使用 Base 模型（基础模型），而不是 Instruct 模型（对话模型）。如果您填写的模型 ID 是 Fireworks 已经下架、或者仅限企业私有部署的模型，就会报这个错。\n*   **API 端点错误**：FIM 补全必须使用 **Completions API** (`https://api.fireworks.ai/inference/v1/completions`)，而不是 Chat Completions API (`/v1/chat/completions`)。如果您把一个纯补全模型发给了 Chat 端点，有时也会报类似错误。\n\n###  终极解决办法：如何获取绝对正确的模型 ID？\n\n不要自己手写模型 ID，请按照以下步骤从 Fireworks 官方获取：\n1. 登录 [Fireworks Models 页面](https://fireworks.ai/models)。\n2. 搜索并点击您想使用的模型（例如搜索 `qwen coder`）。\n3. 进入模型详情页后，在页面右侧或顶部的 **\&quot;Use in API\&quot;** 或 **\&quot;Model ID\&quot;** 区域，会有一个复制按钮。\n4. 复制那个完整的字符串（例如 `accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-7b`），直接粘贴到您的 IDE 插件或代码配置中。\n\n**一个正确的 FIM 请求示例：**\n```bash\ncurl https://api.fireworks.ai/inference/v1/completions \\\n  -H \&quot;Authorization: Bearer 您的_API_KEY\&quot; \\\n  -H \&quot;Content-Type: application/json\&quot; \\\n  -d '{\n    \&quot;model\&quot;: \&quot;accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-7b\&quot;,\n    \&quot;prompt\&quot;: \&quot;&lt;|fim_prefix|&gt;def add(a, b):\\n    &lt;|fim_suffix|&gt;\\n    return result&lt;|fim_middle|&gt;\&quot;,\n    \&quot;max_tokens\&quot;: 50\n  }'\n```&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;怎么几乎都需要自己部署，连qwen2.5都需要！？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;af570e44-07a2-42c4-9c6b-7f01eb781b4d&quot;,&quot;response&quot;:&quot;这是一个非常容易让人产生误解的地方！**其实您不需要自己部署**，这主要是因为 Fireworks AI 平台对模型的**分类策略（Serverless vs On-Demand）**导致的。\n\n让我为您解开这个疑惑，并告诉您如何直接“白嫖”或开箱即用：\n\n### 为什么会提示需要部署？\n\n在 Fireworks AI 上，模型分为两种托管模式：\n\n1. **Serverless（无服务器/开箱即用）**：平台官方已经部署好的公共池。您不需要管服务器，直接调 API，按使用的 Token 数量计费（或者免费额度内免费）。\n2. **On-Demand（按需部署）**：平台没有把这个模型放在公共池里。如果您想用，必须点击 \&quot;Deploy\&quot; 租用一台专属 GPU 实例（按小时计费）。如果您直接用 API 调用这类模型，就会报 `not deployed` 的错误。\n\n**Qwen2.5-Coder 踩坑点就在这里：**\n为了节省算力成本，Fireworks 通常**只把 Instruct（对话微调版）模型放在 Serverless 公共池里**，而把 Base（基础版）模型设为了 On-Demand（需要自己部署）。因为 95% 的用户都是来聊天的，很少有人直接调 Base 模型。\n\n### 怎么解决？（无需自己部署的方案）\n\n#### 方案一：直接使用 Qwen2.5-Coder 的 Instruct 版本进行 FIM\n虽然 Base 模型最适合 FIM，但 Qwen2.5-Coder 的 **Instruct 版本依然保留了强大的 FIM 能力**，并且它是 **Serverless（开箱即用）** 的！\n\n请将您的模型 ID 替换为这个（注意带有 `-instruct`）：\n```text\naccounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct\n```\n*注意：即使是 Instruct 模型，在做 FIM 时依然要调用 `/v1/completions` 接口，并使用 `&lt;|fim_prefix|&gt;` 等特殊 Token。*\n\n#### 方案二：在 Fireworks 上寻找带有 \&quot;Serverless\&quot; 标签的模型\n当您在 Fireworks 的 [Models 页面](https://fireworks.ai/models) 浏览时，请注意看模型卡片上的标签：\n* 带有 **绿色 Serverless 标签** 的：直接复制 Model ID 就能用，绝对不会报 `not deployed`。\n* 只有 **On-Demand 标签** 的：避开它们，这些就是要求您自己花钱开机器的模型。\n\n#### 方案三：考虑对 FIM 更友好的替代平台\n如果您发现 Fireworks 上的 Serverless 模型在 FIM 补全时表现不佳（因为都是 Instruct 版），您可以考虑以下对开发者更友好的替代方案，它们都提供开箱即用的 Base 模型 API：\n\n1. **DeepSeek 官方 API**：\n   * 极其便宜，且原生支持 FIM（使用 `deepseek-coder` 模型）。\n   * 官方直接提供 `/beta/completions` 接口用于代码补全。\n2. **SiliconFlow (硅基流动)**：\n   * 国内非常良心的 API 聚合平台，注册送额度。\n   * 里面有完整的 Qwen2.5-Coder 系列（包括 Base 模型），全部是 Serverless 开箱即用，无需自己部署。\n3. **Together AI**：\n   * 类似 Fireworks，但它的 Serverless 模型池更大，通常包含更多的 Base 模型供开发者做代码补全。\n\n**总结：** 报错是因为您选到了 Fireworks 设为“专属付费”的 Base 模型。换成 `accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct` 就可以直接调通了！&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null}],&quot;createdOn&quot;:[2026,3,16,22,26,55,978336807],&quot;updatedOn&quot;:[2026,3,16,23,0,59,894730858],&quot;discardTokenLimit&quot;:false,&quot;projectPath&quot;:&quot;/home/debuggerx/StudioProjects/aim_master_workspace&quot;}" />
-    <option name="conversations" value="[{&quot;id&quot;:&quot;2ea372bf-f79d-4805-a228-8cd51bf07dc9&quot;,&quot;title&quot;:null,&quot;messages&quot;:[{&quot;prompt&quot;:&quot;我在适用ProxyAI这个Intellij插件，想要实现代码自动补全，gemini系列的哪个模型最适合？为什么？另外配置里有个“FIM”模板选项，我应该选什么？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;ab4b92a6-8055-4844-85d6-57ffd6339399&quot;,&quot;response&quot;:&quot;对于在 IntelliJ IDEA 中使用 ProxyAI 插件实现**代码自动补全（Inline Code Completion）**，以下是针对 Gemini 系列模型的推荐及 FIM 配置指南：\n\n### 一、 最适合的模型：Gemini 1.5 Flash 或 Gemini 2.0 Flash\n\n在代码自动补全场景下，**强烈推荐使用 `gemini-1.5-flash` 或最新的 `gemini-2.0-flash`**（如果 API 支持）。\n\n**为什么不选 Pro 模型？**\n1. **响应速度（Latency）**：代码补全对延迟的要求极高（理想情况下需要在 300-500 毫秒内返回）。`gemini-1.5-pro` 虽然逻辑能力更强，但生成速度较慢，会导致你在敲代码时出现明显的卡顿和等待感，严重影响编码心流。Flash 模型专为低延迟、高并发任务设计，响应速度极快。\n2. **上下文窗口**：Flash 模型同样具备 1M 到 2M 的超大上下文窗口，完全足够 ProxyAI 将你当前文件甚至相关文件的代码作为背景信息发送给大模型。\n3. **成本**：代码补全会在你每次敲击键盘停顿时频繁触发（每小时可能触发数百次），Flash 模型的 API 成本远低于 Pro 模型。\n\n*注：如果你是在侧边栏进行“代码重构”、“解释代码”或“编写复杂测试用例”，请切换为 `gemini-1.5-pro`，但在**行内自动补全**场景，Flash 是唯一解。*\n\n---\n\n### 二、 FIM 模板选项应该选什么？\n\n**FIM (Fill-In-the-Middle)** 是一种让大模型同时看到光标“前面（Prefix）”和“后面（Suffix）”的代码，从而精准预测光标处“中间（Middle）”应该填什么代码的技术。\n\n**Gemini 的特殊性：**\n像 DeepSeek Coder、Qwen Coder 或 CodeLlama 这样的开源代码模型，在预训练时使用了特殊的 FIM Token（例如 `&lt;|fim_prefix|&gt;`、`&lt;|fim_suffix|&gt;`）。但 **Gemini 并没有公开支持这些特定的开源 FIM 标记**。如果你在 ProxyAI 中为 Gemini 选择了 `DeepSeek` 或 `Qwen` 的 FIM 模板，Gemini 可能会因为不认识这些特殊符号而输出乱码，或者把前后的代码又重复输出一遍。\n\n**配置建议：**\n\n1. **首选 Prompt / Instruction 模式**：\n   如果 ProxyAI 的 FIM 模板下拉列表中有 `Prompt`、`Instruction` 或专门针对 `Gemini/OpenAI` 的选项，请直接选择它。这种模式会用自然语言（而不是特殊符号）告诉模型：“请补全以下两段代码中间缺失的部分”。\n\n2. **自定义（Custom）FIM 模板**：\n   如果插件允许你自定义 FIM 模板，你可以使用类似以下的 XML 标签格式（Gemini 对 XML 标签的理解能力极强）：\n   ```text\n   You are an expert programmer. Please complete the missing code between &lt;prefix&gt; and &lt;suffix&gt;. \n   Output ONLY the missing code, without any markdown formatting, explanations, or repeating the prefix/suffix.\n   \n   &lt;prefix&gt;\n   {prefix}\n   &lt;/prefix&gt;\n   &lt;suffix&gt;\n   {suffix}\n   &lt;/suffix&gt;\n   ```\n   *(注：具体变量名 `{prefix}` 和 `{suffix}` 请参考 ProxyAI 插件的官方变量说明进行替换)*\n\n3. **关闭 FIM（如果补全效果很差）**：\n   如果你发现配置 FIM 后，Gemini 总是重复你已经写过的代码，建议在 ProxyAI 中**关闭 FIM 功能**（或将模板设为 None/Default）。关闭后，插件只会把光标前面的代码发给模型，退化为传统的“续写”模式，这对于 Gemini 来说是最稳定、最不容易出错的补全方式。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;我在适用ProxyAI这个Intellij插件，想要实现代码自动补全，gemini系列的哪个模型最适合？为什么？另外配置里有个“FIM”模板选项，我应该选什么？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;ab4b92a6-8055-4844-85d6-57ffd6339399&quot;,&quot;response&quot;:&quot;对于在 IntelliJ IDEA 中使用 ProxyAI 插件实现**代码自动补全（Inline Code Completion）**，以下是针对 Gemini 系列模型的推荐及 FIM 配置指南：\n\n### 一、 最适合的模型：Gemini 1.5 Flash 或 Gemini 2.0 Flash\n\n在代码自动补全场景下，**强烈推荐使用 `gemini-1.5-flash` 或最新的 `gemini-2.0-flash`**（如果 API 支持）。\n\n**为什么不选 Pro 模型？**\n1. **响应速度（Latency）**：代码补全对延迟的要求极高（理想情况下需要在 300-500 毫秒内返回）。`gemini-1.5-pro` 虽然逻辑能力更强，但生成速度较慢，会导致你在敲代码时出现明显的卡顿和等待感，严重影响编码心流。Flash 模型专为低延迟、高并发任务设计，响应速度极快。\n2. **上下文窗口**：Flash 模型同样具备 1M 到 2M 的超大上下文窗口，完全足够 ProxyAI 将你当前文件甚至相关文件的代码作为背景信息发送给大模型。\n3. **成本**：代码补全会在你每次敲击键盘停顿时频繁触发（每小时可能触发数百次），Flash 模型的 API 成本远低于 Pro 模型。\n\n*注：如果你是在侧边栏进行“代码重构”、“解释代码”或“编写复杂测试用例”，请切换为 `gemini-1.5-pro`，但在**行内自动补全**场景，Flash 是唯一解。*\n\n---\n\n### 二、 FIM 模板选项应该选什么？\n\n**FIM (Fill-In-the-Middle)** 是一种让大模型同时看到光标“前面（Prefix）”和“后面（Suffix）”的代码，从而精准预测光标处“中间（Middle）”应该填什么代码的技术。\n\n**Gemini 的特殊性：**\n像 DeepSeek Coder、Qwen Coder 或 CodeLlama 这样的开源代码模型，在预训练时使用了特殊的 FIM Token（例如 `&lt;|fim_prefix|&gt;`、`&lt;|fim_suffix|&gt;`）。但 **Gemini 并没有公开支持这些特定的开源 FIM 标记**。如果你在 ProxyAI 中为 Gemini 选择了 `DeepSeek` 或 `Qwen` 的 FIM 模板，Gemini 可能会因为不认识这些特殊符号而输出乱码，或者把前后的代码又重复输出一遍。\n\n**配置建议：**\n\n1. **首选 Prompt / Instruction 模式**：\n   如果 ProxyAI 的 FIM 模板下拉列表中有 `Prompt`、`Instruction` 或专门针对 `Gemini/OpenAI` 的选项，请直接选择它。这种模式会用自然语言（而不是特殊符号）告诉模型：“请补全以下两段代码中间缺失的部分”。\n\n2. **自定义（Custom）FIM 模板**：\n   如果插件允许你自定义 FIM 模板，你可以使用类似以下的 XML 标签格式（Gemini 对 XML 标签的理解能力极强）：\n   ```text\n   You are an expert programmer. Please complete the missing code between &lt;prefix&gt; and &lt;suffix&gt;. \n   Output ONLY the missing code, without any markdown formatting, explanations, or repeating the prefix/suffix.\n   \n   &lt;prefix&gt;\n   {prefix}\n   &lt;/prefix&gt;\n   &lt;suffix&gt;\n   {suffix}\n   &lt;/suffix&gt;\n   ```\n   *(注：具体变量名 `{prefix}` 和 `{suffix}` 请参考 ProxyAI 插件的官方变量说明进行替换)*\n\n3. **关闭 FIM（如果补全效果很差）**：\n   如果你发现配置 FIM 后，Gemini 总是重复你已经写过的代码，建议在 ProxyAI 中**关闭 FIM 功能**（或将模板设为 None/Default）。关闭后，插件只会把光标前面的代码发给模型，退化为传统的“续写”模式，这对于 Gemini 来说是最稳定、最不容易出错的补全方式。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;那如果不局限于gemini，哪个模型最适合用于代码补全？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;a469d3c9-c5d7-4037-8900-47b2ec042c70&quot;,&quot;response&quot;:&quot;如果不局限于 Gemini，在**代码自动补全（Inline Code Completion）**这个特定场景下，目前业界公认最适合的是**专门为代码训练且原生支持 FIM（Fill-In-the-Middle）的开源/闭源专用模型**。\n\n对于代码补全，**“天下武功，唯快不破”**。像 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o 虽然极其聪明，但它们生成速度相对较慢，且没有开放原生的 FIM 标记，更适合放在侧边栏做代码问答和重构。\n\n如果你在 ProxyAI 中配置自动补全，以下是目前最顶级的选择（按推荐程度排序）：\n\n### 1. Qwen2.5-Coder (推荐 7B 或 32B 版本)\n这是目前开源界**最强**的代码模型系列，也是目前最推荐的补全模型。\n*   **为什么最适合**：\n    *   **原生 FIM 支持**：它在预训练时就深度学习了光标前后的代码关系，补全极其精准，不会出现重复输出前后文的“幻觉”。\n    *   **极致的速度**：特别是 `Qwen2.5-Coder-7B` 版本，参数量小但代码能力惊人，API 响应延迟极低，能给你带来类似 GitHub Copilot 的丝滑体验（敲完代码瞬间出提示）。\n    *   **多语言支持**：对主流语言和框架的理解目前处于第一梯队。\n*   **ProxyAI 配置建议**：FIM 模板选择 `Qwen`。\n\n### 2. DeepSeek-Coder (V2 Lite 或 V3)\nDeepSeek 在代码领域的表现有目共睹，其 Coder 模型是很多重度开发者的首选。\n*   **为什么最适合**：\n    *   **原生 FIM 支持**：DeepSeek 同样原生支持 `&lt;｜fim begin｜&gt;` 等特殊标记，天生适合做中间补全。\n    *   **性价比与逻辑能力**：DeepSeek 的 API 极其便宜，且 V2 Lite 版本速度极快。最新的 V3 版本虽然参数巨大，但由于采用了 MoE 架构，推理速度依然很快，且逻辑能力逼近 GPT-4o。\n*   **ProxyAI 配置建议**：FIM 模板选择 `DeepSeek`。\n\n### 3. Codestral (由 Mistral AI 发布)\n这是 Mistral 专门为 IDE 代码补全和生成打造的专用模型。\n*   **为什么最适合**：\n    *   **为 IDE 而生**：它从立项开始就是为了集成到开发工具中，对 FIM 的支持是教科书级别的。\n    *   **上下文理解**：在处理长上下文（比如跨文件补全）时表现非常稳定。\n*   **ProxyAI 配置建议**：FIM 模板选择 `Codestral` 或 `Mistral`。\n\n---\n\n### 总结与实操建议\n\n如果你追求**最完美的敲代码体验**，建议按照以下策略配置 ProxyAI：\n\n1.  **行内自动补全（Inline Completion）**：\n    *   **首选模型**：`Qwen2.5-Coder-7B` 或 `DeepSeek-Coder-V2-Lite`（通过阿里云百炼、SiliconFlow 硅基流动等平台接入 API，延迟通常在 200-400ms）。\n    *   **FIM 模板**：务必选择与模型对应的专属模板（`Qwen` 或 `DeepSeek`），**千万不要选 Prompt 模式**，让模型发挥原生 FIM 的威力。\n2.  **侧边栏对话 / 代码重构 / 找 Bug（Chat &amp; Refactor）**：\n    *   **首选模型**：`Claude 3.5 Sonnet`、`DeepSeek-V3` 或 `GPT-4o`。\n    *   **原因**：这些场景不需要毫秒级的响应，但需要极高的逻辑推理能力和全局视野。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null}],&quot;createdOn&quot;:[2026,3,13,13,53,1,246575305],&quot;updatedOn&quot;:[2026,3,13,23,15,58,540175523],&quot;discardTokenLimit&quot;:false,&quot;projectPath&quot;:&quot;/home/debuggerx/StudioProjects/flutter_ffmpeg_sw_player&quot;},{&quot;id&quot;:&quot;e229fb79-598c-41af-8261-de0a81b167d2&quot;,&quot;title&quot;:null,&quot;messages&quot;:[{&quot;prompt&quot;:&quot;我注册了Fireworks，怎么确定它提供的哪个模型支持FIM？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;46ff0f61-ea31-49d9-88f3-8dc21f9133f2&quot;,&quot;response&quot;:&quot;提供的代码上下文与您的问题无关。关于如何在 Fireworks AI 上确定哪个模型支持 FIM (Fill-In-the-Middle，中间填充/代码补全)，您可以通过以下几个步骤和特征来判断：\n\n### 1. 寻找专门的代码模型 (Code Models)\nFIM 功能几乎专属用于代码补全场景。在 Fireworks 的 [Models 页面](https://fireworks.ai/models) 中，您应该优先筛选或搜索代码类模型。通常支持 FIM 的知名开源模型系列包括：\n*   **Qwen-Coder** 系列（例如 `qwen2.5-coder-32b` 等）\n*   **StarCoder / StarCoder2** 系列\n*   **CodeLlama** 系列\n*   **DeepSeek-Coder** 系列\n\n### 2. 查看模型卡片 (Model Card) 描述\n点击进入 Fireworks 上具体模型的详情页，阅读其官方描述。如果模型支持 FIM，描述中通常会明确包含以下关键词：\n*   `FIM` 或 `Fill-in-the-middle`\n*   `Code completion` (代码补全)\n*   `Infilling`\n\n### 3. 优先选择 Base (基础) 模型\n在同一个模型系列中（例如 Qwen2.5-Coder），通常 **Base 模型** 是专门为 FIM 和代码补全训练的，而 **Instruct 模型** 是为对话和问答微调的。虽然部分 Instruct 模型保留了 FIM 能力，但 Base 模型在 FIM 任务上的表现通常更好、更稳定。\n\n### 4. 通过特殊 Token 进行 API 测试\n不同的模型使用不同的特殊 Token 来触发 FIM 模式。如果您怀疑某个模型支持 FIM，可以通过 Fireworks 的 Completions API（注意是 `/v1/completions` 而不是 `/v1/chat/completions`）发送包含 FIM Token 的 Prompt 进行测试。\n\n例如，Qwen 和 StarCoder 系列通常使用以下 Token 结构：\n```text\n&lt;|fim_prefix|&gt;这里是前面的代码&lt;|fim_suffix|&gt;这里是后面的代码&lt;|fim_middle|&gt;\n```\n\n**测试请求示例：**\n```json\n{\n  \&quot;model\&quot;: \&quot;accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b\&quot;,\n  \&quot;prompt\&quot;: \&quot;&lt;|fim_prefix|&gt;def calculate_area(radius):\\n    &lt;|fim_suffix|&gt;\\n    return area&lt;|fim_middle|&gt;\&quot;,\n  \&quot;max_tokens\&quot;: 50,\n  \&quot;temperature\&quot;: 0.2\n}\n```\n如果模型支持 FIM，它会准确地在 `&lt;|fim_middle|&gt;` 之后输出 `area = 3.14 * radius ** 2` 这类补全代码，而不是像普通对话模型那样解释这段代码。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;Qwen2.5-Coder 和 Qwen3-Coder 对比呢&quot;,&quot;id&quot;:&quot;ad74c041-a5f6-427b-b92d-18f335e08704&quot;,&quot;response&quot;:&quot;截至目前，**Qwen3-Coder 尚未正式发布**。阿里云通义千问团队目前在代码领域最新、最强大的开源模型系列是 **Qwen2.5-Coder**（于 2024 年底全面开源）。\n\n因此，目前无法对两者进行实际的性能对比。不过，我们可以总结一下目前 **Qwen2.5-Coder** 的现状，以及未来 **Qwen3-Coder** 可能的演进方向：\n\n### 目前的王者：Qwen2.5-Coder\nQwen2.5-Coder 是目前开源代码模型中的顶流，具有以下特点：\n1. **全尺寸覆盖**：提供了 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 六个尺寸。其中 32B 版本在多项代码基准测试中（如 HumanEval、MBPP）表现甚至逼近或超越了早期的 GPT-4o。\n2. **强大的 FIM 支持**：它的 Base 模型专门针对代码补全（Fill-in-the-Middle）进行了深度优化，非常适合集成到 IDE 插件中作为实时代码补全引擎。\n3. **长上下文**：支持高达 32K 的上下文窗口，能够处理项目级别的代码理解和补全。\n4. **多语言支持**：在数十种主流编程语言上都表现优异，不仅限于 Python 或 Java。\n\n### 对未来 Qwen3-Coder 的期待\n当 Qwen3-Coder 发布时，业界普遍预期它会在以下几个方面带来跨越式提升：\n1. **更强的复杂逻辑推理**：在架构设计、复杂 Bug 修复和长代码生成的连贯性上进一步逼近或超越最新的闭源模型（如 Claude 3.5 Sonnet）。\n2. **超长上下文处理**：可能会原生支持 128K 甚至更长的上下文，实现真正的“全仓库级别（Repository-level）”代码理解和 FIM 补全。\n3. **Agent 能力增强**：更好地支持工具调用（Tool Use）、终端执行反馈循环，使其不仅是一个补全模型，更是一个自主的 AI 程序员（类似 SWE-agent）。\n\n### 总结建议\n如果您目前在 Fireworks AI 或其他平台上选择模型用于代码补全（FIM）或代码对话，**Qwen2.5-Coder-32B**（或根据您的速度需求选择 7B 版本）是当前开源领域的最佳选择之一。您可以放心使用它，直到 Qwen3 系列正式问世。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;使用 Fireworks 做 FIM 时报错 Connection failed: Model not found, inaccessible, and/or not deployed，是什么问题&quot;,&quot;id&quot;:&quot;226c7c60-8282-4839-89fc-3dd5f1600523&quot;,&quot;response&quot;:&quot;这个错误 `Connection failed: Model not found, inaccessible, and/or not deployed` 明确表示 Fireworks API 接收到了您的请求，但**无法识别或访问您在请求中填写的 `model` 参数**。\n\n在使用 Fireworks 进行 FIM（代码补全）时，通常是由以下几个常见原因导致的，您可以逐一排查：\n\n### 1. 模型 ID 格式不完整（最常见原因）\nFireworks 的 API 要求模型名称必须包含完整的路径前缀，通常是 `accounts/fireworks/models/`。\n*   ❌ **错误写法**：`\&quot;model\&quot;: \&quot;qwen2.5-coder-32b\&quot;`\n*   ✅ **正确写法**：`\&quot;model\&quot;: \&quot;accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b\&quot;`\n\n### 2. 模型名称拼写错误（注意小数点）\nFireworks 在命名模型 ID 时，**通常会将版本号中的小数点 `.` 替换为字母 `p`**（代表 point）。这是一个非常容易踩坑的地方。\n*   ❌ **错误写法**：`accounts/fireworks/models/qwen2.5-coder-32b`\n*   ✅ **正确写法**：`accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b`\n\n### 3. 模型未部署或不支持该端点\n*   **Base vs Instruct**：FIM 通常需要使用 Base 模型（基础模型），而不是 Instruct 模型（对话模型）。如果您填写的模型 ID 是 Fireworks 已经下架、或者仅限企业私有部署的模型，就会报这个错。\n*   **API 端点错误**：FIM 补全必须使用 **Completions API** (`https://api.fireworks.ai/inference/v1/completions`)，而不是 Chat Completions API (`/v1/chat/completions`)。如果您把一个纯补全模型发给了 Chat 端点，有时也会报类似错误。\n\n###  终极解决办法：如何获取绝对正确的模型 ID？\n\n不要自己手写模型 ID，请按照以下步骤从 Fireworks 官方获取：\n1. 登录 [Fireworks Models 页面](https://fireworks.ai/models)。\n2. 搜索并点击您想使用的模型（例如搜索 `qwen coder`）。\n3. 进入模型详情页后，在页面右侧或顶部的 **\&quot;Use in API\&quot;** 或 **\&quot;Model ID\&quot;** 区域，会有一个复制按钮。\n4. 复制那个完整的字符串（例如 `accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-7b`），直接粘贴到您的 IDE 插件或代码配置中。\n\n**一个正确的 FIM 请求示例：**\n```bash\ncurl https://api.fireworks.ai/inference/v1/completions \\\n  -H \&quot;Authorization: Bearer 您的_API_KEY\&quot; \\\n  -H \&quot;Content-Type: application/json\&quot; \\\n  -d '{\n    \&quot;model\&quot;: \&quot;accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-7b\&quot;,\n    \&quot;prompt\&quot;: \&quot;&lt;|fim_prefix|&gt;def add(a, b):\\n    &lt;|fim_suffix|&gt;\\n    return result&lt;|fim_middle|&gt;\&quot;,\n    \&quot;max_tokens\&quot;: 50\n  }'\n```&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;怎么几乎都需要自己部署，连qwen2.5都需要！？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;af570e44-07a2-42c4-9c6b-7f01eb781b4d&quot;,&quot;response&quot;:&quot;这是一个非常容易让人产生误解的地方！**其实您不需要自己部署**，这主要是因为 Fireworks AI 平台对模型的**分类策略（Serverless vs On-Demand）**导致的。\n\n让我为您解开这个疑惑，并告诉您如何直接“白嫖”或开箱即用：\n\n### 为什么会提示需要部署？\n\n在 Fireworks AI 上，模型分为两种托管模式：\n\n1. **Serverless（无服务器/开箱即用）**：平台官方已经部署好的公共池。您不需要管服务器，直接调 API，按使用的 Token 数量计费（或者免费额度内免费）。\n2. **On-Demand（按需部署）**：平台没有把这个模型放在公共池里。如果您想用，必须点击 \&quot;Deploy\&quot; 租用一台专属 GPU 实例（按小时计费）。如果您直接用 API 调用这类模型，就会报 `not deployed` 的错误。\n\n**Qwen2.5-Coder 踩坑点就在这里：**\n为了节省算力成本，Fireworks 通常**只把 Instruct（对话微调版）模型放在 Serverless 公共池里**，而把 Base（基础版）模型设为了 On-Demand（需要自己部署）。因为 95% 的用户都是来聊天的，很少有人直接调 Base 模型。\n\n### 怎么解决？（无需自己部署的方案）\n\n#### 方案一：直接使用 Qwen2.5-Coder 的 Instruct 版本进行 FIM\n虽然 Base 模型最适合 FIM，但 Qwen2.5-Coder 的 **Instruct 版本依然保留了强大的 FIM 能力**，并且它是 **Serverless（开箱即用）** 的！\n\n请将您的模型 ID 替换为这个（注意带有 `-instruct`）：\n```text\naccounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct\n```\n*注意：即使是 Instruct 模型，在做 FIM 时依然要调用 `/v1/completions` 接口，并使用 `&lt;|fim_prefix|&gt;` 等特殊 Token。*\n\n#### 方案二：在 Fireworks 上寻找带有 \&quot;Serverless\&quot; 标签的模型\n当您在 Fireworks 的 [Models 页面](https://fireworks.ai/models) 浏览时，请注意看模型卡片上的标签：\n* 带有 **绿色 Serverless 标签** 的：直接复制 Model ID 就能用，绝对不会报 `not deployed`。\n* 只有 **On-Demand 标签** 的：避开它们，这些就是要求您自己花钱开机器的模型。\n\n#### 方案三：考虑对 FIM 更友好的替代平台\n如果您发现 Fireworks 上的 Serverless 模型在 FIM 补全时表现不佳（因为都是 Instruct 版），您可以考虑以下对开发者更友好的替代方案，它们都提供开箱即用的 Base 模型 API：\n\n1. **DeepSeek 官方 API**：\n   * 极其便宜，且原生支持 FIM（使用 `deepseek-coder` 模型）。\n   * 官方直接提供 `/beta/completions` 接口用于代码补全。\n2. **SiliconFlow (硅基流动)**：\n   * 国内非常良心的 API 聚合平台，注册送额度。\n   * 里面有完整的 Qwen2.5-Coder 系列（包括 Base 模型），全部是 Serverless 开箱即用，无需自己部署。\n3. **Together AI**：\n   * 类似 Fireworks，但它的 Serverless 模型池更大，通常包含更多的 Base 模型供开发者做代码补全。\n\n**总结：** 报错是因为您选到了 Fireworks 设为“专属付费”的 Base 模型。换成 `accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct` 就可以直接调通了！&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null}],&quot;createdOn&quot;:[2026,3,16,22,26,55,978336807],&quot;updatedOn&quot;:[2026,3,16,23,0,59,894730858],&quot;discardTokenLimit&quot;:false,&quot;projectPath&quot;:&quot;/home/debuggerx/StudioProjects/aim_master_workspace&quot;}]" />
+    <option name="currentConversation" value="{&quot;id&quot;:&quot;afde7a0c-5d08-449a-86d9-cb435d5a9544&quot;,&quot;title&quot;:null,&quot;messages&quot;:[{&quot;prompt&quot;:&quot;看看这个文件，哪个方法可以用来跳转到安卓设置的最外层&quot;,&quot;id&quot;:&quot;56e09c93-b8b8-4a2c-9a56-5e9dc30453a2&quot;,&quot;response&quot;:&quot;在这个文件中，可以使用 [call](file:///home/debuggerx/.pub-cache/hosted/pub.dev/open_settings_plus-0.4.2/lib/core/open_settings_plus_android.dart#call) 方法来跳转到安卓设置的最外层主界面。\n\n它的具体实现如下：\n```dart\n  /// Open Android settings.\n  /// returns operation successful or failure.\n  Future&lt;bool&gt; call() {\n    return sendCustomMessage(\n      'android.settings.SETTINGS',\n    );\n  }\n```\n\n**原因**：在 Android 系统中，`android.settings.SETTINGS` 这个 Intent Action 正是用来打开系统全局设置（最外层）主面板的标准常量。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:[&quot;/home/debuggerx/.pub-cache/hosted/pub.dev/open_settings_plus-0.4.2/lib/core/open_settings_plus_android.dart&quot;],&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null}],&quot;createdOn&quot;:[2026,3,17,21,0,44,284726019],&quot;updatedOn&quot;:[2026,3,17,21,0,54,368351080],&quot;discardTokenLimit&quot;:false,&quot;projectPath&quot;:&quot;/home/debuggerx/StudioProjects/aim_master_workspace&quot;}" />
+    <option name="conversations" value="[{&quot;id&quot;:&quot;2ea372bf-f79d-4805-a228-8cd51bf07dc9&quot;,&quot;title&quot;:null,&quot;messages&quot;:[{&quot;prompt&quot;:&quot;我在适用ProxyAI这个Intellij插件，想要实现代码自动补全，gemini系列的哪个模型最适合？为什么？另外配置里有个“FIM”模板选项，我应该选什么？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;ab4b92a6-8055-4844-85d6-57ffd6339399&quot;,&quot;response&quot;:&quot;对于在 IntelliJ IDEA 中使用 ProxyAI 插件实现**代码自动补全（Inline Code Completion）**，以下是针对 Gemini 系列模型的推荐及 FIM 配置指南：\n\n### 一、 最适合的模型：Gemini 1.5 Flash 或 Gemini 2.0 Flash\n\n在代码自动补全场景下，**强烈推荐使用 `gemini-1.5-flash` 或最新的 `gemini-2.0-flash`**（如果 API 支持）。\n\n**为什么不选 Pro 模型？**\n1. **响应速度（Latency）**：代码补全对延迟的要求极高（理想情况下需要在 300-500 毫秒内返回）。`gemini-1.5-pro` 虽然逻辑能力更强，但生成速度较慢，会导致你在敲代码时出现明显的卡顿和等待感，严重影响编码心流。Flash 模型专为低延迟、高并发任务设计，响应速度极快。\n2. **上下文窗口**：Flash 模型同样具备 1M 到 2M 的超大上下文窗口，完全足够 ProxyAI 将你当前文件甚至相关文件的代码作为背景信息发送给大模型。\n3. **成本**：代码补全会在你每次敲击键盘停顿时频繁触发（每小时可能触发数百次），Flash 模型的 API 成本远低于 Pro 模型。\n\n*注：如果你是在侧边栏进行“代码重构”、“解释代码”或“编写复杂测试用例”，请切换为 `gemini-1.5-pro`，但在**行内自动补全**场景，Flash 是唯一解。*\n\n---\n\n### 二、 FIM 模板选项应该选什么？\n\n**FIM (Fill-In-the-Middle)** 是一种让大模型同时看到光标“前面（Prefix）”和“后面（Suffix）”的代码，从而精准预测光标处“中间（Middle）”应该填什么代码的技术。\n\n**Gemini 的特殊性：**\n像 DeepSeek Coder、Qwen Coder 或 CodeLlama 这样的开源代码模型，在预训练时使用了特殊的 FIM Token（例如 `&lt;|fim_prefix|&gt;`、`&lt;|fim_suffix|&gt;`）。但 **Gemini 并没有公开支持这些特定的开源 FIM 标记**。如果你在 ProxyAI 中为 Gemini 选择了 `DeepSeek` 或 `Qwen` 的 FIM 模板，Gemini 可能会因为不认识这些特殊符号而输出乱码，或者把前后的代码又重复输出一遍。\n\n**配置建议：**\n\n1. **首选 Prompt / Instruction 模式**：\n   如果 ProxyAI 的 FIM 模板下拉列表中有 `Prompt`、`Instruction` 或专门针对 `Gemini/OpenAI` 的选项，请直接选择它。这种模式会用自然语言（而不是特殊符号）告诉模型：“请补全以下两段代码中间缺失的部分”。\n\n2. **自定义（Custom）FIM 模板**：\n   如果插件允许你自定义 FIM 模板，你可以使用类似以下的 XML 标签格式（Gemini 对 XML 标签的理解能力极强）：\n   ```text\n   You are an expert programmer. Please complete the missing code between &lt;prefix&gt; and &lt;suffix&gt;. \n   Output ONLY the missing code, without any markdown formatting, explanations, or repeating the prefix/suffix.\n   \n   &lt;prefix&gt;\n   {prefix}\n   &lt;/prefix&gt;\n   &lt;suffix&gt;\n   {suffix}\n   &lt;/suffix&gt;\n   ```\n   *(注：具体变量名 `{prefix}` 和 `{suffix}` 请参考 ProxyAI 插件的官方变量说明进行替换)*\n\n3. **关闭 FIM（如果补全效果很差）**：\n   如果你发现配置 FIM 后，Gemini 总是重复你已经写过的代码，建议在 ProxyAI 中**关闭 FIM 功能**（或将模板设为 None/Default）。关闭后，插件只会把光标前面的代码发给模型，退化为传统的“续写”模式，这对于 Gemini 来说是最稳定、最不容易出错的补全方式。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;我在适用ProxyAI这个Intellij插件，想要实现代码自动补全，gemini系列的哪个模型最适合？为什么？另外配置里有个“FIM”模板选项，我应该选什么？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;ab4b92a6-8055-4844-85d6-57ffd6339399&quot;,&quot;response&quot;:&quot;对于在 IntelliJ IDEA 中使用 ProxyAI 插件实现**代码自动补全（Inline Code Completion）**，以下是针对 Gemini 系列模型的推荐及 FIM 配置指南：\n\n### 一、 最适合的模型：Gemini 1.5 Flash 或 Gemini 2.0 Flash\n\n在代码自动补全场景下，**强烈推荐使用 `gemini-1.5-flash` 或最新的 `gemini-2.0-flash`**（如果 API 支持）。\n\n**为什么不选 Pro 模型？**\n1. **响应速度（Latency）**：代码补全对延迟的要求极高（理想情况下需要在 300-500 毫秒内返回）。`gemini-1.5-pro` 虽然逻辑能力更强，但生成速度较慢，会导致你在敲代码时出现明显的卡顿和等待感，严重影响编码心流。Flash 模型专为低延迟、高并发任务设计，响应速度极快。\n2. **上下文窗口**：Flash 模型同样具备 1M 到 2M 的超大上下文窗口，完全足够 ProxyAI 将你当前文件甚至相关文件的代码作为背景信息发送给大模型。\n3. **成本**：代码补全会在你每次敲击键盘停顿时频繁触发（每小时可能触发数百次），Flash 模型的 API 成本远低于 Pro 模型。\n\n*注：如果你是在侧边栏进行“代码重构”、“解释代码”或“编写复杂测试用例”，请切换为 `gemini-1.5-pro`，但在**行内自动补全**场景，Flash 是唯一解。*\n\n---\n\n### 二、 FIM 模板选项应该选什么？\n\n**FIM (Fill-In-the-Middle)** 是一种让大模型同时看到光标“前面（Prefix）”和“后面（Suffix）”的代码，从而精准预测光标处“中间（Middle）”应该填什么代码的技术。\n\n**Gemini 的特殊性：**\n像 DeepSeek Coder、Qwen Coder 或 CodeLlama 这样的开源代码模型，在预训练时使用了特殊的 FIM Token（例如 `&lt;|fim_prefix|&gt;`、`&lt;|fim_suffix|&gt;`）。但 **Gemini 并没有公开支持这些特定的开源 FIM 标记**。如果你在 ProxyAI 中为 Gemini 选择了 `DeepSeek` 或 `Qwen` 的 FIM 模板，Gemini 可能会因为不认识这些特殊符号而输出乱码，或者把前后的代码又重复输出一遍。\n\n**配置建议：**\n\n1. **首选 Prompt / Instruction 模式**：\n   如果 ProxyAI 的 FIM 模板下拉列表中有 `Prompt`、`Instruction` 或专门针对 `Gemini/OpenAI` 的选项，请直接选择它。这种模式会用自然语言（而不是特殊符号）告诉模型：“请补全以下两段代码中间缺失的部分”。\n\n2. **自定义（Custom）FIM 模板**：\n   如果插件允许你自定义 FIM 模板，你可以使用类似以下的 XML 标签格式（Gemini 对 XML 标签的理解能力极强）：\n   ```text\n   You are an expert programmer. Please complete the missing code between &lt;prefix&gt; and &lt;suffix&gt;. \n   Output ONLY the missing code, without any markdown formatting, explanations, or repeating the prefix/suffix.\n   \n   &lt;prefix&gt;\n   {prefix}\n   &lt;/prefix&gt;\n   &lt;suffix&gt;\n   {suffix}\n   &lt;/suffix&gt;\n   ```\n   *(注：具体变量名 `{prefix}` 和 `{suffix}` 请参考 ProxyAI 插件的官方变量说明进行替换)*\n\n3. **关闭 FIM（如果补全效果很差）**：\n   如果你发现配置 FIM 后，Gemini 总是重复你已经写过的代码，建议在 ProxyAI 中**关闭 FIM 功能**（或将模板设为 None/Default）。关闭后，插件只会把光标前面的代码发给模型，退化为传统的“续写”模式，这对于 Gemini 来说是最稳定、最不容易出错的补全方式。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;那如果不局限于gemini，哪个模型最适合用于代码补全？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;a469d3c9-c5d7-4037-8900-47b2ec042c70&quot;,&quot;response&quot;:&quot;如果不局限于 Gemini，在**代码自动补全（Inline Code Completion）**这个特定场景下，目前业界公认最适合的是**专门为代码训练且原生支持 FIM（Fill-In-the-Middle）的开源/闭源专用模型**。\n\n对于代码补全，**“天下武功，唯快不破”**。像 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o 虽然极其聪明，但它们生成速度相对较慢，且没有开放原生的 FIM 标记，更适合放在侧边栏做代码问答和重构。\n\n如果你在 ProxyAI 中配置自动补全，以下是目前最顶级的选择（按推荐程度排序）：\n\n### 1. Qwen2.5-Coder (推荐 7B 或 32B 版本)\n这是目前开源界**最强**的代码模型系列，也是目前最推荐的补全模型。\n*   **为什么最适合**：\n    *   **原生 FIM 支持**：它在预训练时就深度学习了光标前后的代码关系，补全极其精准，不会出现重复输出前后文的“幻觉”。\n    *   **极致的速度**：特别是 `Qwen2.5-Coder-7B` 版本，参数量小但代码能力惊人，API 响应延迟极低，能给你带来类似 GitHub Copilot 的丝滑体验（敲完代码瞬间出提示）。\n    *   **多语言支持**：对主流语言和框架的理解目前处于第一梯队。\n*   **ProxyAI 配置建议**：FIM 模板选择 `Qwen`。\n\n### 2. DeepSeek-Coder (V2 Lite 或 V3)\nDeepSeek 在代码领域的表现有目共睹，其 Coder 模型是很多重度开发者的首选。\n*   **为什么最适合**：\n    *   **原生 FIM 支持**：DeepSeek 同样原生支持 `&lt;｜fim begin｜&gt;` 等特殊标记，天生适合做中间补全。\n    *   **性价比与逻辑能力**：DeepSeek 的 API 极其便宜，且 V2 Lite 版本速度极快。最新的 V3 版本虽然参数巨大，但由于采用了 MoE 架构，推理速度依然很快，且逻辑能力逼近 GPT-4o。\n*   **ProxyAI 配置建议**：FIM 模板选择 `DeepSeek`。\n\n### 3. Codestral (由 Mistral AI 发布)\n这是 Mistral 专门为 IDE 代码补全和生成打造的专用模型。\n*   **为什么最适合**：\n    *   **为 IDE 而生**：它从立项开始就是为了集成到开发工具中，对 FIM 的支持是教科书级别的。\n    *   **上下文理解**：在处理长上下文（比如跨文件补全）时表现非常稳定。\n*   **ProxyAI 配置建议**：FIM 模板选择 `Codestral` 或 `Mistral`。\n\n---\n\n### 总结与实操建议\n\n如果你追求**最完美的敲代码体验**，建议按照以下策略配置 ProxyAI：\n\n1.  **行内自动补全（Inline Completion）**：\n    *   **首选模型**：`Qwen2.5-Coder-7B` 或 `DeepSeek-Coder-V2-Lite`（通过阿里云百炼、SiliconFlow 硅基流动等平台接入 API，延迟通常在 200-400ms）。\n    *   **FIM 模板**：务必选择与模型对应的专属模板（`Qwen` 或 `DeepSeek`），**千万不要选 Prompt 模式**，让模型发挥原生 FIM 的威力。\n2.  **侧边栏对话 / 代码重构 / 找 Bug（Chat &amp; Refactor）**：\n    *   **首选模型**：`Claude 3.5 Sonnet`、`DeepSeek-V3` 或 `GPT-4o`。\n    *   **原因**：这些场景不需要毫秒级的响应，但需要极高的逻辑推理能力和全局视野。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null}],&quot;createdOn&quot;:[2026,3,13,13,53,1,246575305],&quot;updatedOn&quot;:[2026,3,13,23,15,58,540175523],&quot;discardTokenLimit&quot;:false,&quot;projectPath&quot;:&quot;/home/debuggerx/StudioProjects/flutter_ffmpeg_sw_player&quot;},{&quot;id&quot;:&quot;e229fb79-598c-41af-8261-de0a81b167d2&quot;,&quot;title&quot;:null,&quot;messages&quot;:[{&quot;prompt&quot;:&quot;我注册了Fireworks，怎么确定它提供的哪个模型支持FIM？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;46ff0f61-ea31-49d9-88f3-8dc21f9133f2&quot;,&quot;response&quot;:&quot;提供的代码上下文与您的问题无关。关于如何在 Fireworks AI 上确定哪个模型支持 FIM (Fill-In-the-Middle，中间填充/代码补全)，您可以通过以下几个步骤和特征来判断：\n\n### 1. 寻找专门的代码模型 (Code Models)\nFIM 功能几乎专属用于代码补全场景。在 Fireworks 的 [Models 页面](https://fireworks.ai/models) 中，您应该优先筛选或搜索代码类模型。通常支持 FIM 的知名开源模型系列包括：\n*   **Qwen-Coder** 系列（例如 `qwen2.5-coder-32b` 等）\n*   **StarCoder / StarCoder2** 系列\n*   **CodeLlama** 系列\n*   **DeepSeek-Coder** 系列\n\n### 2. 查看模型卡片 (Model Card) 描述\n点击进入 Fireworks 上具体模型的详情页，阅读其官方描述。如果模型支持 FIM，描述中通常会明确包含以下关键词：\n*   `FIM` 或 `Fill-in-the-middle`\n*   `Code completion` (代码补全)\n*   `Infilling`\n\n### 3. 优先选择 Base (基础) 模型\n在同一个模型系列中（例如 Qwen2.5-Coder），通常 **Base 模型** 是专门为 FIM 和代码补全训练的，而 **Instruct 模型** 是为对话和问答微调的。虽然部分 Instruct 模型保留了 FIM 能力，但 Base 模型在 FIM 任务上的表现通常更好、更稳定。\n\n### 4. 通过特殊 Token 进行 API 测试\n不同的模型使用不同的特殊 Token 来触发 FIM 模式。如果您怀疑某个模型支持 FIM，可以通过 Fireworks 的 Completions API（注意是 `/v1/completions` 而不是 `/v1/chat/completions`）发送包含 FIM Token 的 Prompt 进行测试。\n\n例如，Qwen 和 StarCoder 系列通常使用以下 Token 结构：\n```text\n&lt;|fim_prefix|&gt;这里是前面的代码&lt;|fim_suffix|&gt;这里是后面的代码&lt;|fim_middle|&gt;\n```\n\n**测试请求示例：**\n```json\n{\n  \&quot;model\&quot;: \&quot;accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b\&quot;,\n  \&quot;prompt\&quot;: \&quot;&lt;|fim_prefix|&gt;def calculate_area(radius):\\n    &lt;|fim_suffix|&gt;\\n    return area&lt;|fim_middle|&gt;\&quot;,\n  \&quot;max_tokens\&quot;: 50,\n  \&quot;temperature\&quot;: 0.2\n}\n```\n如果模型支持 FIM，它会准确地在 `&lt;|fim_middle|&gt;` 之后输出 `area = 3.14 * radius ** 2` 这类补全代码，而不是像普通对话模型那样解释这段代码。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;Qwen2.5-Coder 和 Qwen3-Coder 对比呢&quot;,&quot;id&quot;:&quot;ad74c041-a5f6-427b-b92d-18f335e08704&quot;,&quot;response&quot;:&quot;截至目前，**Qwen3-Coder 尚未正式发布**。阿里云通义千问团队目前在代码领域最新、最强大的开源模型系列是 **Qwen2.5-Coder**（于 2024 年底全面开源）。\n\n因此，目前无法对两者进行实际的性能对比。不过，我们可以总结一下目前 **Qwen2.5-Coder** 的现状，以及未来 **Qwen3-Coder** 可能的演进方向：\n\n### 目前的王者：Qwen2.5-Coder\nQwen2.5-Coder 是目前开源代码模型中的顶流，具有以下特点：\n1. **全尺寸覆盖**：提供了 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 六个尺寸。其中 32B 版本在多项代码基准测试中（如 HumanEval、MBPP）表现甚至逼近或超越了早期的 GPT-4o。\n2. **强大的 FIM 支持**：它的 Base 模型专门针对代码补全（Fill-in-the-Middle）进行了深度优化，非常适合集成到 IDE 插件中作为实时代码补全引擎。\n3. **长上下文**：支持高达 32K 的上下文窗口，能够处理项目级别的代码理解和补全。\n4. **多语言支持**：在数十种主流编程语言上都表现优异，不仅限于 Python 或 Java。\n\n### 对未来 Qwen3-Coder 的期待\n当 Qwen3-Coder 发布时，业界普遍预期它会在以下几个方面带来跨越式提升：\n1. **更强的复杂逻辑推理**：在架构设计、复杂 Bug 修复和长代码生成的连贯性上进一步逼近或超越最新的闭源模型（如 Claude 3.5 Sonnet）。\n2. **超长上下文处理**：可能会原生支持 128K 甚至更长的上下文，实现真正的“全仓库级别（Repository-level）”代码理解和 FIM 补全。\n3. **Agent 能力增强**：更好地支持工具调用（Tool Use）、终端执行反馈循环，使其不仅是一个补全模型，更是一个自主的 AI 程序员（类似 SWE-agent）。\n\n### 总结建议\n如果您目前在 Fireworks AI 或其他平台上选择模型用于代码补全（FIM）或代码对话，**Qwen2.5-Coder-32B**（或根据您的速度需求选择 7B 版本）是当前开源领域的最佳选择之一。您可以放心使用它，直到 Qwen3 系列正式问世。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;使用 Fireworks 做 FIM 时报错 Connection failed: Model not found, inaccessible, and/or not deployed，是什么问题&quot;,&quot;id&quot;:&quot;226c7c60-8282-4839-89fc-3dd5f1600523&quot;,&quot;response&quot;:&quot;这个错误 `Connection failed: Model not found, inaccessible, and/or not deployed` 明确表示 Fireworks API 接收到了您的请求，但**无法识别或访问您在请求中填写的 `model` 参数**。\n\n在使用 Fireworks 进行 FIM（代码补全）时，通常是由以下几个常见原因导致的，您可以逐一排查：\n\n### 1. 模型 ID 格式不完整（最常见原因）\nFireworks 的 API 要求模型名称必须包含完整的路径前缀，通常是 `accounts/fireworks/models/`。\n*   ❌ **错误写法**：`\&quot;model\&quot;: \&quot;qwen2.5-coder-32b\&quot;`\n*   ✅ **正确写法**：`\&quot;model\&quot;: \&quot;accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b\&quot;`\n\n### 2. 模型名称拼写错误（注意小数点）\nFireworks 在命名模型 ID 时，**通常会将版本号中的小数点 `.` 替换为字母 `p`**（代表 point）。这是一个非常容易踩坑的地方。\n*   ❌ **错误写法**：`accounts/fireworks/models/qwen2.5-coder-32b`\n*   ✅ **正确写法**：`accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b`\n\n### 3. 模型未部署或不支持该端点\n*   **Base vs Instruct**：FIM 通常需要使用 Base 模型（基础模型），而不是 Instruct 模型（对话模型）。如果您填写的模型 ID 是 Fireworks 已经下架、或者仅限企业私有部署的模型，就会报这个错。\n*   **API 端点错误**：FIM 补全必须使用 **Completions API** (`https://api.fireworks.ai/inference/v1/completions`)，而不是 Chat Completions API (`/v1/chat/completions`)。如果您把一个纯补全模型发给了 Chat 端点，有时也会报类似错误。\n\n###  终极解决办法：如何获取绝对正确的模型 ID？\n\n不要自己手写模型 ID，请按照以下步骤从 Fireworks 官方获取：\n1. 登录 [Fireworks Models 页面](https://fireworks.ai/models)。\n2. 搜索并点击您想使用的模型（例如搜索 `qwen coder`）。\n3. 进入模型详情页后，在页面右侧或顶部的 **\&quot;Use in API\&quot;** 或 **\&quot;Model ID\&quot;** 区域，会有一个复制按钮。\n4. 复制那个完整的字符串（例如 `accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-7b`），直接粘贴到您的 IDE 插件或代码配置中。\n\n**一个正确的 FIM 请求示例：**\n```bash\ncurl https://api.fireworks.ai/inference/v1/completions \\\n  -H \&quot;Authorization: Bearer 您的_API_KEY\&quot; \\\n  -H \&quot;Content-Type: application/json\&quot; \\\n  -d '{\n    \&quot;model\&quot;: \&quot;accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-7b\&quot;,\n    \&quot;prompt\&quot;: \&quot;&lt;|fim_prefix|&gt;def add(a, b):\\n    &lt;|fim_suffix|&gt;\\n    return result&lt;|fim_middle|&gt;\&quot;,\n    \&quot;max_tokens\&quot;: 50\n  }'\n```&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null},{&quot;prompt&quot;:&quot;怎么几乎都需要自己部署，连qwen2.5都需要！？&quot;,&quot;id&quot;:&quot;af570e44-07a2-42c4-9c6b-7f01eb781b4d&quot;,&quot;response&quot;:&quot;这是一个非常容易让人产生误解的地方！**其实您不需要自己部署**，这主要是因为 Fireworks AI 平台对模型的**分类策略（Serverless vs On-Demand）**导致的。\n\n让我为您解开这个疑惑，并告诉您如何直接“白嫖”或开箱即用：\n\n### 为什么会提示需要部署？\n\n在 Fireworks AI 上，模型分为两种托管模式：\n\n1. **Serverless（无服务器/开箱即用）**：平台官方已经部署好的公共池。您不需要管服务器，直接调 API，按使用的 Token 数量计费（或者免费额度内免费）。\n2. **On-Demand（按需部署）**：平台没有把这个模型放在公共池里。如果您想用，必须点击 \&quot;Deploy\&quot; 租用一台专属 GPU 实例（按小时计费）。如果您直接用 API 调用这类模型，就会报 `not deployed` 的错误。\n\n**Qwen2.5-Coder 踩坑点就在这里：**\n为了节省算力成本，Fireworks 通常**只把 Instruct（对话微调版）模型放在 Serverless 公共池里**，而把 Base（基础版）模型设为了 On-Demand（需要自己部署）。因为 95% 的用户都是来聊天的，很少有人直接调 Base 模型。\n\n### 怎么解决？（无需自己部署的方案）\n\n#### 方案一：直接使用 Qwen2.5-Coder 的 Instruct 版本进行 FIM\n虽然 Base 模型最适合 FIM，但 Qwen2.5-Coder 的 **Instruct 版本依然保留了强大的 FIM 能力**，并且它是 **Serverless（开箱即用）** 的！\n\n请将您的模型 ID 替换为这个（注意带有 `-instruct`）：\n```text\naccounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct\n```\n*注意：即使是 Instruct 模型，在做 FIM 时依然要调用 `/v1/completions` 接口，并使用 `&lt;|fim_prefix|&gt;` 等特殊 Token。*\n\n#### 方案二：在 Fireworks 上寻找带有 \&quot;Serverless\&quot; 标签的模型\n当您在 Fireworks 的 [Models 页面](https://fireworks.ai/models) 浏览时，请注意看模型卡片上的标签：\n* 带有 **绿色 Serverless 标签** 的：直接复制 Model ID 就能用，绝对不会报 `not deployed`。\n* 只有 **On-Demand 标签** 的：避开它们，这些就是要求您自己花钱开机器的模型。\n\n#### 方案三：考虑对 FIM 更友好的替代平台\n如果您发现 Fireworks 上的 Serverless 模型在 FIM 补全时表现不佳（因为都是 Instruct 版），您可以考虑以下对开发者更友好的替代方案，它们都提供开箱即用的 Base 模型 API：\n\n1. **DeepSeek 官方 API**：\n   * 极其便宜，且原生支持 FIM（使用 `deepseek-coder` 模型）。\n   * 官方直接提供 `/beta/completions` 接口用于代码补全。\n2. **SiliconFlow (硅基流动)**：\n   * 国内非常良心的 API 聚合平台，注册送额度。\n   * 里面有完整的 Qwen2.5-Coder 系列（包括 Base 模型），全部是 Serverless 开箱即用，无需自己部署。\n3. **Together AI**：\n   * 类似 Fireworks，但它的 Serverless 模型池更大，通常包含更多的 Base 模型供开发者做代码补全。\n\n**总结：** 报错是因为您选到了 Fireworks 设为“专属付费”的 Base 模型。换成 `accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct` 就可以直接调通了！&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:null,&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null}],&quot;createdOn&quot;:[2026,3,16,22,26,55,978336807],&quot;updatedOn&quot;:[2026,3,16,23,0,59,894730858],&quot;discardTokenLimit&quot;:false,&quot;projectPath&quot;:&quot;/home/debuggerx/StudioProjects/aim_master_workspace&quot;},{&quot;id&quot;:&quot;afde7a0c-5d08-449a-86d9-cb435d5a9544&quot;,&quot;title&quot;:null,&quot;messages&quot;:[{&quot;prompt&quot;:&quot;看看这个文件，哪个方法可以用来跳转到安卓设置的最外层&quot;,&quot;id&quot;:&quot;56e09c93-b8b8-4a2c-9a56-5e9dc30453a2&quot;,&quot;response&quot;:&quot;在这个文件中，可以使用 [call](file:///home/debuggerx/.pub-cache/hosted/pub.dev/open_settings_plus-0.4.2/lib/core/open_settings_plus_android.dart#call) 方法来跳转到安卓设置的最外层主界面。\n\n它的具体实现如下：\n```dart\n  /// Open Android settings.\n  /// returns operation successful or failure.\n  Future&lt;bool&gt; call() {\n    return sendCustomMessage(\n      'android.settings.SETTINGS',\n    );\n  }\n```\n\n**原因**：在 Android 系统中，`android.settings.SETTINGS` 这个 Intent Action 正是用来打开系统全局设置（最外层）主面板的标准常量。&quot;,&quot;referencedFilePaths&quot;:[&quot;/home/debuggerx/.pub-cache/hosted/pub.dev/open_settings_plus-0.4.2/lib/core/open_settings_plus_android.dart&quot;],&quot;conversationsHistoryIds&quot;:null,&quot;imageFilePath&quot;:null,&quot;webSearchIncluded&quot;:false,&quot;personaName&quot;:null,&quot;tool_calls&quot;:null,&quot;tool_call_results&quot;:null}],&quot;createdOn&quot;:[2026,3,17,21,0,44,284726019],&quot;updatedOn&quot;:[2026,3,17,21,0,54,368351080],&quot;discardTokenLimit&quot;:false,&quot;projectPath&quot;:&quot;/home/debuggerx/StudioProjects/aim_master_workspace&quot;}]" />
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