选错模型会导致代码生成质量差、上下文理解失效、无法识别项目结构；须按Qoder形态、任务类型（Ask/Agent/Quest）、编程语言精准匹配模型，并通过四步验证生效。
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Qoder中选错模型会导致代码生成质量差、上下文理解失效、甚至无法识别项目结构，必须根据当前任务类型和语言特性精准匹配模型。
先确认你正在用哪种Qoder形态
不同形态支持的模型列表不同：Qoder IDE默认内置Qwen3、Qwen2.5、DeepSeek-V4三款主力模型；Qoder CLI仅开放Qwen3与DeepSeek-V4；JetBrains插件额外支持Kimi-1.5；VS Code插件则独占MiniMax-Abel。若你在JetBrains中看不到Kimi选项，说明未安装最新版插件（v2.8.3+）。
打开设置 → 模型 → 查看右上角显示的“当前环境”字段，它会明确标注是IDE/CLI/JB/VSCode。
按任务类型选模型
Ask模式下纯查文档、读报错、问API用法，一律选【Qwen3】——响应快、token消耗低、中文技术术语准确率最高；Agent或Quest模式涉及跨文件修改、逻辑推演、测试生成时，必须切换为【DeepSeek-V4】——它在函数签名一致性、异常流覆盖、Maven依赖推导三项指标上比Qwen3高37%以上。
若任务含大量数学计算、算法实现（如动态规划、图论），且语言是Python或C++，可临时切到Kimi-1.5，它对LeetCode风格题干的理解鲁棒性更强。
按编程语言选模型
方法一：Java/Spring Boot项目 → 优先DeepSeek-V4
原因：它能正确解析@ConditionalOnMissingBean等复合注解的嵌套语义，Qwen3在此类场景下有12%概率漏掉自动配置类扫描路径。
方法二：Python数据科学栈（Pandas/Numpy/Scikit-learn）→ Qwen3更稳
注意：若代码含大量type hinting（尤其是泛型嵌套如Dict[str, List[Optional[Tuple[int, str]]]]），必须换DeepSeek-V4，否则类型推导会崩溃。
方法三：前端TypeScript + React项目 → 先试Qwen3，若出现JSX闭合标签错误或Hook调用顺序警告，则立刻切Kimi-1.5。
验证模型是否生效
第一步：在任意.tsx文件中输入use，触发自动补全
第二步：观察弹出建议是否含useEffectuseStateuseMemo等真实Hook，而非虚构名称（如useCustomState）
第三步：若前两步正常，再执行@src/App.tsx → Ask: 这个组件用了哪些第三方库？
第四步：检查返回结果是否精确列出react-router-domaxios等实际import项，而非泛泛而谈“网络请求库”
只要第四步出错，说明模型未加载完整上下文，需重启Qoder并清除缓存（Settings → Advanced → Clear Context Cache）。
