刚跑完一批模型评测，直接说结论：本轮我拿LeetCode、HumanEval和几个企业级项目代码片段做对比，重点看了生成正确率、输出长度控制和逻辑一致性。
🎯 选手阵容：CodeGemma 7B、DeepSeek Coder 6.7B、StarCoder2 15B（量化版），全跑在单卡A100上，temperature设0.2，top_p 0.9。
📊 几个关键发现：
1️⃣ DeepSeek Coder在Python逻辑题上正确率最高（HumanEval约78%），但偶尔生成冗余import。
2️⃣ CodeGemma对Java和C++支持更稳，代码风格统一，不过复杂函数嵌套会偶尔丢括号。
3️⃣ StarCoder2量化后速度最快，但输出长度控制差，需要额外post-cut。
💡 部署建议：如果做代码补全插件，推荐CodeGemma+少量prompt调优；要是做自动重构，DeepSeek Coder更省心。量化时注意保持top_k, top_p逻辑，否则容易胡扯。
🤔 问题：你们实际项目中踩过哪些模型“看起来对了但编译不过”的坑？评论区聊聊，我下期专门写一篇避坑指南。 |
喧嚣卡
千斤顶
