Devin 终于可以自定义 AI 编程大模型了！Free 和 Pro 全支持，本地运行零服务器，打造专属 AI 编程助手 For Mac / Windows 

自从 Windsurf 更名为 Devin ，并且之前的Claude Opus4.8之类的账号封禁一系列的操作，再加上现在编程工具如雨后春笋般的涌现出来，Gemini / Codex等大厂编程工具各种免费试用也管饱小编就很少打开Devin了，之前政策还能正常使用Opus4.8模型，更名后只能用官方普通模型，属实是很鸡肋！

上午小编同事发给小编一个在GitHub开源项目，午休完小编才想起来打开链接居然是Devin又给自定义模型开了个口子，虽然不是官方插件，但是试了一下，本地跑LLM+本地大模型（Qwen3.6）+Devin简单编程问题凑合能跑，所以把开源项目分享出来。好东西就是要分享！相比传统 AI 聊天工具，Devin 更像是一位能够理解项目、分析需求并持续执行开发任务的”AI 工程师“，因此受到了大量程序员和开发团队的关注。

不过，对于不少 Free 和 Pro 用户来说，官方版本一直存在一个比较明显的限制：模型来源由官方提供，用户不能直接切换为自己喜欢的第三方模型或 API。如果想体验不同模型的能力，例如 Claude、GPT、Gemini，或者使用 OpenRouter、自建 OpenAI Compatible API，灵活性相对有限。官方文档目前也说明，Devin 本身并不支持用户自定义第三方 LLM API Key。

近期，一个名为 Devin-Model-Pro 的开源项目引起了开发者社区关注。它提供了一种本地运行的方案，让 Devin Free 与 Pro 用户都可以配置第三方模型，无需部署后端服务器，也无需搭建复杂中转环境，仅通过本地配置即可接入兼容 OpenAI API 的模型服务，从而获得更加灵活的 AI 编程体验。

Devin-Model-Pro 有哪些亮点？

相比传统方案，最大的优势在于部署简单、兼容性高。

对于希望根据不同开发任务切换模型的用户来说，这种方式提供了更大的灵活性。

为什么越来越多开发者希望自定义模型？

不同 AI 模型各有优势。例如：

对于实际开发而言，很多团队并不会长期依赖单一模型，而是根据项目需求自由切换。因此，支持第三方模型已经成为不少 AI 编程工具的发展方向。

本地运行有哪些优势？

Devin-Model-Pro 最大的特点之一就是 无需后端服务器。相比需要搭建代理服务或部署云端中转，本地方案具有以下优势：

对于个人开发者而言，本地运行能够减少部署步骤，也降低了使用门槛。

支持哪些使用场景？

Devin-Model-Pro 更适合以下开发需求：

如果本地已经拥有兼容 OpenAI API 的模型服务，也可以结合该方案进行使用。

Devin-Model-Pro 更适合哪些用户？

总结：让 Devin 拥有更大的模型自由度

随着 AI 编程工具不断发展，开发者越来越希望根据不同任务自由选择模型，而不是受限于单一服务。Devin-Model-Pro 提供了一种本地化、轻量化的思路，让 Free 与 Pro 用户都能够在本地配置兼容的第三方模型服务，无需额外部署后端服务器，也降低了使用门槛。

需要注意的是，Devin-Model-Pro 属于社区开源项目，并非官方 Devin 功能。使用前建议仔细阅读项目说明，确认兼容性、配置方式以及相关许可。如果你经常在 OpenAI、Claude、Gemini 或其他兼容 OpenAI API 的模型之间切换，这类项目能够为本地 AI 编程工作流提供更高的灵活性和可扩展性。