兄弟们，最近社区里代码生成模型卷得飞起，各种SOTA跑分看得眼花缭乱。但我得泼盆冷水：评测不能只看HumanEval这种刷分榜单，落地部署才是硬道理。
先说跑分的坑。很多论文用单样本（pass@1）刷榜，但实际你用模型写代码，谁不是跑好几遍选最优解？更离谱的是，有些模型对常见库有数据泄漏风险，测出来100%准确率，换个冷门库直接拉胯。所以，自建私有评测集，或者用CRUXEval、SWE-bench这种偏执行逻辑的题目，才更接近真实现状。
再说部署。我实测过几个热门模型，差距巨大：
- Model A：跑分高，但本地部署需要32G显存+量化，延迟超过2秒，基本告别IDE实时补全。
- Model B：跑分中等，但支持vLLM框架，4bit量化后6G显存就能用，推理速度<0.5秒，这才是能用的水平。
- Model C：号称支持长上下文，结果窗口撑到8K tokens就崩，OOM（内存溢出）卡死，纯属纸上谈兵。
所以，评测清单必须加上：部署显存、推理延迟、框架兼容性（vLLM/Llama.cpp）、长上下文稳定性。别被营销号带偏了。
最后问大家：你们用代码生成模型时，遇到最蛋疼的问题是什么？是输出幻觉严重，还是模型对私有库支持差？评论区聊聊，我整理成避坑指南。🔥 |
喧嚣卡
千斤顶
