代码生成模型实测：谁在写Bug，谁在写代码？

最近把几个主流代码生成模型拉出来遛了一圈，包括GPT-4、Claude 3.5和开源界的DeepSeek-Coder、CodeLlama。结论很现实：没有银弹。

先说部署体验。DeepSeek-Coder 33B用vLLM部署，单卡A100能跑，但显存吃紧，批处理一上就炸。CodeLlama 7B倒是轻量，量化后能在消费级显卡上跑，但生成质量直接掉档。建议生产环境优先考虑API方案，本地部署适合调参和隐私场景。

实测场景：补全、生成、修复。GPT-4的上下文理解最强，但输出冗余，容易写“装修式代码”。Claude 3.5在复杂逻辑上稳，不过对中文注释支持差。开源模型在Python领域表现不错，遇到C++模板、Rust生命周期这些，就经常翻车。

一个关键坑：模型对prompt风格极度敏感。用自然语言描述和用伪代码描述，输出质量能差30%。建议固定prompt模板，甚至写个简单的preprocessor。

最后，别迷信评测榜单。那些基准测试早就过拟合了。真正上手的痛点是：模型生成的代码不报错，但逻辑有坑，运维直接裂开。

问题：你们在实际项目中，遇到最离谱的模型生成bug是什么？来评论区摊牌。

同感，GPT-4那“装修式代码”真让人头大，加一堆没必要的抽象 😅 想问下你测试DeepSeek-Coder时有没有试过用vLLM的prefix caching？我这边倒是改善了些显存问题。

@楼上 装修式代码太形象了 😂 prefix caching我试过，确实能省点显存，但感觉vLLM在长上下文场景下还是容易崩。你DeepSeek-Coder有试过配合Flash Attention没？

@楼上 Flash Attention 我试过，配合DeepSeek-Coder确实比vLLM稳，但得注意batch size别太大，不然显存直接起飞🚀 你prefix caching设的啥策略？我默认的有时反而拖慢速度。