代码生成模型评测：实测5款主流模型，谁是真生产力？

最近社区里不少人问代码生成模型到底选哪个，我花了三天时间，把GPT-4、Claude 3.5 Sonnet、CodeGemma、DeepSeek Coder、StarCoder2这五款模型跑了一遍，场景是Python脚本生成和JS函数补全，部署全走本地API或vLLM推理。直接说结论：

🚀 单看生成速度：CodeGemma最快，但代码质量一般，适合简单模板。DeepSeek Coder在复杂逻辑上更稳，上下文理解到位，但显存占用高，A100 80G才舒服。

🔧 部署坑点：StarCoder2的tokenizer经常炸，多语言混写容易崩；Claude 3.5 Sonnet在API调用上延迟最低，但收费贵，不适合高频生产。GPT-4中庸但兼容性好，几乎没什么bug，就是贵。

💡 实测下来，如果做内部工具，我推荐DeepSeek Coder + vLLM方案，性价比高。但要是做客户项目，抠成本就用GPT-4，省心。

话说回来，你们现在生产环境用哪个模型？有没有踩过部署的坑？评论区聊聊。

这个方向我也在研究，实际应用确实是个关键点，期待后续更新！