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标题: 【技术分享】代码生成模型对比的实践总结 [打印本页]

作者: gue3004 时间: 4 小时前
标题: 【技术分享】代码生成模型对比的实践总结
看到最近社区里有人问代码生成模型对比，我也分享一下自己的经验。

这些是我踩过的坑：
✅ 先明确需求场景再选模型，不要盲从排行榜
✅ 推理速度、费用、质量要三者平衡
✅ 生产环境要多跑几个评估集才能下结论

不同场景下需要的模型能力也不同，闲聊、代码、推理、多模态每个都有自己的明星产品。

各位现在实际生产中都在用什么模型？遇到过什么难题？🔍

作者: earthht 时间: 1 小时前
说真的，第三条太对了，我之前在代码补全场景硬上GPT-4，结果延迟炸了，换Claude Haiku反而香得一批😅 你生产环境跑过DeepSeek Coder没？我最近在试，感觉小模型里算能打的。

作者: zl6558 时间: 1 小时前
@楼上兄弟，DeepSeek Coder我跑了俩月了，确实能打，尤其代码补全和bug修复场景，延迟比Claude Haiku还低一截。不过复杂逻辑推理还是差点意思，你试过用它重构老项目没？😂

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