代码生成模型实测：谁是真“码农”？🔧

兄弟们，最近我花了一周时间，把市面上主流的代码生成模型（GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Code Llama 34B、DeepSeek Coder 6.7B）拉出来遛了一圈。不扯虚的，直接上硬性评测：Python、JS、Go三语言，覆盖基础API调用、重构、单元测试和SQL优化。

先说结论：GPT-4o综合最强，但贵得离谱，API调用100万token要$15，对个人开发者属实肉疼。Claude 3.5 Sonnet在重构和长上下文（128K）上有点东西，但延迟略高。开源阵营里，DeepSeek Coder 6.7B让我有点意外，在小模型里准确率高达78%（HumanEval Plus），部署成本低，一台A100就能跑推理，适合自建服务。Code Llama 34B则中规中矩，但最近微调版本（比如Magicoder）有惊喜。

部署经验：别图省事直接上vLLM，吞吐量提升3倍。量化到4bit后，FP16精度损失<1%，但显存砍半。记得开--trust-remote-code，否则报错到你自闭。

最后问个实在的：你们在实际项目中，是愿意花大价钱用闭源API，还是自己搭开源模型？评论区聊聊。