看来你想问的是：「Firebase Studio 是否能硬抗 Cursor AI，还能免费提供云端服务用来运行 32B（亿级参数）的大模型？」

基于当前已知信息，我做了以下整理给你参考：

Firebase Studio vs Cursor AI：差异与定位

Firebase Studio（Google）

  • 是一种基于云端的开发环境（Web IDE），整合了 Gemini AI 来辅助编码、生成代码、调试、部署等全栈开发功能 (Firebase, The Firebase Blog, Google Cloud)。
  • 当前处于预览阶段，对用户免费开放 3 个工作空间，加入 Google Developer Program 后可提升到 10 或最多 30 个工作空间 (firebase.studio, Firebase, Google Cloud)。
  • 与 Firebase 后端服务（例如 Cloud Functions、Firestore、Hosting 等）整合紧密，适合快速构建完整应用 (Analytics Vidhya, Google Cloud)。
  • 不主要定位为代码编辑 AI 助手，而是一个从原型到上线的一体化平台 (Analytics Vidhya, Medium)。

Cursor AI

  • 是一个集成在编辑器中的 AI 编程“助手”，通常作为 VS Code 的分支或插件使用，专注于代码补全、重构、理解大型代码库、支持多文件任务等 (Medium, Reddit)。
  • 更适合在编辑器里优化编程流程，增强效率和代码质量。

结论是：Firebase Studio 和 Cursor AI 各有所长，侧重点不同。Firebase Studio 强调快速开发和部署完整 AI 应用，而 Cursor AI 强调编辑器级别的高效编码体验 (Analytics Vidhya, Medium)。

那么，它能免费提供“可运行 32B 模型”的云服务吗？

目前没有任何公开信息显示 Firebase Studio 可以“部署或运行 32B 参数级别的大模型”。Gemini 是内建的 AI 助手，但这属于由 Google 托管的服务，并不是用户自己部署模型 (Firebase, Google Cloud, The Firebase Blog)。它不是一个用于运行自定义大型模型的托管平台。

Reddit 社区的看法

  • 有用户称 Firebase Studio “整合紧密、简单易用”：“Simple. Tight integration.” (Reddit)
  • 也有人指出复杂任务它目前还做得不够：“For anything mildly complex, you still need someone competent enough to understand what the tools are producing and to tweak the right spots.” (Reddit)

总结一览

关键点Firebase StudioCursor AI
定位云端 IDE + 全栈 AI 原型与部署平台编辑器内 AI 编程助手
优势快速从原型到部署、AI 生成 + 后端整合强代码智能提示、理解大型项目、更灵活的重构能力
免费云服务支持大模型？没有；Gemini 是 Google 托管的 AI，用户无法部署 32B 模型不支持此类云端模型部署
使用感受适合快速构建完整 AI 应用适合在代码层面提高效率

总结：Firebase Studio 是一个很强的云原生 AI 开发平台，适合快速原型和部署，但不是用于“免费跑 32B 大模型”的平台。如果你真的需要在云端运行自己的 32B 模型，你可能需要借助 Google Cloud（比如 Vertex AI 或 Cloud Run），但这通常不在 Firebase Studio 免费层里。

若你想探索如何用 Google Cloud 部署大型模型，或者怎么结合 Cursor 在本地开发后迁移到 Firebase Studio，我可以继续帮你汇整流程，或者给你推荐合适方案，随时告诉我！