代码生成模型评测，谁是真·生产力工具？ 🔧

最近跑了几轮主流代码生成模型的评测，包括GPT-4 Turbo、CodeLlama 34B、StarCoder2和DeepSeek-Coder。实测下来，有几个点值得拿出来聊聊。

先说结论：代码生成≠拼写补全。很多模型在简单任务上表现不错，但一到复杂逻辑、多文件协作，就开始翻车。比如CodeLlama在Python类继承和多线程场景下，生成的代码逻辑漏洞明显；StarCoder2对常见库API调用还行，但遇到自定义结构时，输出稳定性差。

部署方面，如果你本地搞，推荐vLLM或TGI。CodeLlama 34B在RTX 4090上跑4-bit量化后，延迟能压到50ms以内，但显存占用还是硬伤。想省钱？DeepSeek-Coder的API性价比不错，但长上下文处理有坑，容易丢token。

实用技巧：别直接丢复杂需求。先拆任务，用few-shot提示给模型“画重点”。比如写CRUD接口，先给一个完整示例再问，输出质量明显提升。

最后抛个问题：你们在实际项目中，遇到过代码生成模型“看似正确但跑不通”的坑吗？是提示词问题，还是模型本身能力边界？评论区聊聊。👇