先说结论：StarCoder2、CodeLlama 34B、和最近火的DeepSeek-Coder，我用公司内部私有数据测了一轮。测试场景：一个带权限校验的RESTful API生成任务。
测试方法：统一用ollama跑本地部署，模型量化到4-bit，温度设0.7。先喂同样的prompt（包含类名、方法签名、注释），再对比生成代码的编译通过率、逻辑正确率、和是否泄漏敏感信息。
结果有点意外：
- StarCoder2 写Python最稳，参数绑定和异常处理基本一次过，但生成Java时偶尔丢import。
- CodeLlama 34B 逻辑还行，但代码风格偏老旧，if-else嵌套多，维护起来想骂人。
- DeepSeek-Coder 在复杂业务逻辑上表现亮眼，但有时幻觉严重，凭空给你加个不存在的库函数，需要人工校验。
部署建议：如果跑在普通工作站（32GB内存以下），优先选StarCoder2-7B量化版，推理延迟约200ms/token，日常够用。想省GPU显存的话，用llama.cpp的Q4_K_M量化格式，相比FP16只降5%准确率，内存占用少一半。
最后问大伙一个问题：你们在实际项目里，是更看重代码的“一次通过率”还是“可读性”？遇到模型生成但跑不起来的代码，会直接修还是换prompt重试？ |
喧嚣卡
千斤顶
