代码生成模型哪家强？实测StarCoder、CodeLlama、GPT-4谁更靠谱 🚀

兄弟们，最近忙着撸了几个开源代码生成模型的评测，直接说结论：别被厂商吹的Benchmark骗了。🤯

**实测环境**：本地部署（A100 80G） + 推理工具vLLM，任务覆盖Python、JS、Go的常见场景（LeetCode中等题+业务CRUD）。重点测了三点：代码正确率、Context理解、长代码生成稳定性。

先说结论：
- **StarCoder2-15B**：日常撸业务代码够用，尤其是补全函数签名和模板代码很稳。但一旦涉及到复杂逻辑（比如动态规划），生成结果容易跑偏，得手动调。
- **CodeLlama-34B**：长代码生成最稳，Context记忆强，但部署内存炸裂（70G+）。适合做代码审查助手，不适合实时补全。
- **GPT-4（API版）**：全能但贵，一次生成200行代码能烧掉几毛钱。正确率最高，但延迟高，本地部署没戏。

**踩坑提醒**：
1. 别信官方的HumanEval分数，自己测业务场景才是王道。比如StarCoder在类继承场景下疯狂漏写`super().__init__`。
2. 长代码生成时，所有模型都会出现“上下文遗忘”，建议用切片+分段输入策略。

**最后抛个问题**：你们用代码生成模型时，最头痛的是正确率还是生成速度？有没有什么骚操作能提升实际场景的效果？来评论区聊聊，我蹲着学。💡