代码生成模型评测：别被Demo骗了，你得这么测🔧

最近社区里天天有人问“哪个代码模型最好用”，说实话，光看厂商放的Demo根本没用。🤷 我在生产环境试了一圈，分享几个硬核评测点，供兄弟们参考。

第一，别只看HumanEval分数。那玩意儿全是LeetCode级别的玩具题，实际项目里谁写这种？我建议用SWE-bench或自己攒的复杂工程任务测，比如“从一个API迁移到另一个，保持兼容性”。模型能不能理解上下文、改出Bug，这才是真功夫。很多高分模型在这儿翻车。

第二，部署成本要算清楚。GPT-4强但API贵，本地模型像DeepSeek-Coder-V2或Code Llama能私有化部署。我实测，8卡A100跑33B模型，生成一个中等函数要2-3秒，延迟和吞吐你得扛得住。否则再准也没用。

第三，多模态评测别忘了。现在很多场景要结合UI截图或文档图生成代码，比如GPT-4V、Qwen-VL。找个带图的PR描述让模型改代码，看看它读图能力如何，很多纯代码模型直接废掉。

兄弟们，你们评测代码模型时，踩过哪些坑？比如生成了跑不通的代码，或者偷偷泄露了敏感变量名？欢迎回帖分享，咱们一起避雷。🔥