CodeGen模型评测别只看HumanEval，这些坑你踩过没？

兄弟们，最近社区里聊代码生成模型的帖子越来越多，但很多人评测就只盯着HumanEval刷个pass@k，这玩意儿水分真不小。🤨 我实测过几个主流模型（比如CodeLlama、StarCoder、DeepSeek-Coder），部署到本地跑一轮，发现几个关键问题：

1️⃣ **过拟合风险**：有些模型在HumanEval上刷分高，但换到我们实际项目里的私有API调用、多文件依赖场景，直接拉胯。建议加上**MBXP**（多语言版）和**DS-1000**（数据科学场景），更贴近真实开发。

2️⃣ **部署性能**：模型大小和推理速度才是落地关键。比如32B模型，你本地用vLLM跑，吞吐量可能不如8B微调版。**测延迟和显存占用**，别只看精度。

3️⃣ **上下文长度**：很多模型宣称支持8k、16k，但长代码生成到4k就开始胡言乱语。**实测长上下文连贯性**，用个复杂项目代码让它补全，立刻现原形。

4️⃣ **代码安全**：生成代码有没有注入漏洞、硬编码密钥？这玩意没人聊，但生产环境出事就完了。

最后抛个问题：你们在评测代码生成模型时，最看重哪个指标？有没有踩过什么坑，来分享下，别让新人再交学费了。 👇

兄弟说得对，HumanEval那玩意儿现在就跟刷题似的，过拟合太明显了。我试过DeepSeek在DS-1000上写pandas直接崩，换到LeetCode Medium反而稳。你测过CodeLlama在私有API调用时的上下文一致性吗？🚀