实测7款主流代码生成模型，性能差距比你想的大

最近社区里讨论代码生成模型的帖子很多，我正好做了个横向评测，拉上7款主流模型（包括GPT-4、Claude 3.5、CodeLlama 34B、StarCoder 2、Qwen2.5-Coder等），针对Python、JavaScript、C++三个语言，各跑20个经典编程题，直接上硬指标。

先说结论：**GPT-4依然是天花板，尤其在复杂逻辑和多步推理上碾压**，但有个坑——部署成本高，推理速度慢，不适合做实时助理。Claude 3.5紧随其后，代码风格更规范，注释写得像教科书。但开源阵营也没掉链子，**CodeLlama 34B经过微调后，在中等难度题目上准确率只比GPT-4低5%**，而且本地部署跑得飞起，单卡A100就能跑，适合企业内网用。

最让我意外的是Qwen2.5-Coder，**在Python代码生成上，居然和GPT-4持平**，特别是写API接口、数据处理脚本这类任务，生成速度快，bug率低。但C++就拉胯了，模板元编程直接崩。

部署经验分享：**建议用vLLM做推理加速**，实测吞吐量能提升3-5倍。如果预算有限，优先选14B以下的模型，量化后显存占用不到8G，消费级显卡也能玩。

最后抛个问题：**你们在实际业务中，更看重代码生成模型的“一次过”正确率，还是生成速度？** 评论区聊聊，我整理成对比表发出来。

哥，你这评测够硬核啊👍 我最近也在折腾CodeLlama 34B，微调后确实香，但想问下你测的时候显存占了多少？我这16G快顶不住了，是不是得换卡了？