通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4代码能力展示对比经典算法与模型生成代码的效率最近在尝试一些轻量级的代码生成模型通义千问1.5-1.8B-Chat的GPTQ-Int4量化版本引起了我的注意。它体积小巧对硬件要求不高但宣传说在代码生成上表现不错。我很好奇这样一个“小个子”模型在实际的算法编程任务中到底能发挥多大作用是只能写写简单的“Hello World”还是真的能理解问题并生成可用的代码为了搞清楚这个问题我决定做个简单的对比实验。与其空谈模型能力不如直接让它和“人类”来一场同台竞技。我选取了几个经典的算法问题自己先手动写一遍代码然后再让通义千问模型根据问题描述生成代码。最后我们从多个维度来比比看两者之间到底有什么差别。1. 实验准备与模型简介在开始对比之前我们先简单了解一下这次测试的主角。通义千问1.5-1.8B-Chat是一个拥有18亿参数的中文对话模型而GPTQ-Int4是一种模型量化技术。你可以把它理解成一种“压缩”技术能在基本保持模型原有能力的前提下大幅减少模型占用的存储空间和运行所需的内存。经过量化后这个模型可以在消费级显卡甚至一些集成显卡上流畅运行部署门槛很低这对于个人开发者或者资源有限的小团队来说是个很吸引人的特点。我这次测试的重点就是想看看这个“压缩版”的小模型在需要逻辑思维的代码生成任务上到底靠不靠谱。为了公平对比我给自己和模型设置了相同的“考题”——三个经典的算法问题快速排序、二叉树的前序遍历以及判断一个字符串是否为回文。我会从以下几个角度来评估生成的代码正确性代码能不能跑通逻辑对不对这是最根本的一条。时间复杂度与空间复杂度代码的效率高不高会不会有性能上的浪费代码风格与可读性代码写得清不清楚注释完不完善方不方便别人阅读和维护好了背景介绍完毕接下来我们就直接看代码用事实说话。2. 案例一快速排序算法快速排序是面试中的常客也是一个能很好体现编程者对于递归、分治思想理解程度的算法。2.1 手动编写的代码首先是我自己手动实现的快速排序代码。我的思路是选择中间位置的元素作为基准值pivot然后进行分区操作。def quick_sort_manual(arr): 快速排序手动实现 时间复杂度平均O(n log n)最坏O(n^2) 空间复杂度平均O(log n)最坏O(n)递归调用栈 if len(arr) 1: return arr # 选择中间元素作为基准值 pivot arr[len(arr) // 2] left [x for x in arr if x pivot] middle [x for x in arr if x pivot] right [x for x in arr if x pivot] # 递归排序左右部分并合并 return quick_sort_manual(left) middle quick_sort_manual(right) # 测试用例 test_array [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] sorted_array quick_sort_manual(test_array) print(f原始数组: {test_array}) print(f排序后数组: {sorted_array}) # 输出: 原始数组: [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] # 输出: 排序后数组: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]我的实现分析思路采用了清晰易懂的“列表推导式”方式实现分区代码非常简洁意图一目了然。效率这种方法在每次递归时都创建了新的列表left,middle,right因此空间复杂度较高为O(n)。虽然时间复杂度平均仍是O(n log n)但额外的空间开销是它的一个缺点。风格我添加了详细的文档字符串docstring说明了时间复杂度和空间复杂度并给出了清晰的注释。2.2 模型生成的代码接下来我向通义千问模型输入了提示词“用Python实现一个快速排序函数”。以下是它生成的代码def quick_sort_model(arr): 快速排序算法实现 Args: arr: 待排序的列表 Returns: 排序后的列表 if len(arr) 1: return arr pivot arr[0] # 选择第一个元素作为基准 less [i for i in arr[1:] if i pivot] greater [i for i in arr[1:] if i pivot] return quick_sort_model(less) [pivot] quick_sort_model(greater) # 测试 if __name__ __main__: sample [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] print(排序前:, sample) result quick_sort_model(sample) print(排序后:, result)模型生成代码分析正确性✅ 完全正确。逻辑清晰能够正确排序。效率对比模型选择了第一个元素作为基准pivot arr[0]。在数组已经有序或逆序的最坏情况下这可能导致时间复杂度退化到O(n²)。不过在平均情况下表现良好。空间复杂度方面和我手写的版本类似也是O(n)级别。风格对比模型生成的代码结构良好有函数文档字符串虽然比我的简单变量命名清晰less,greater。一个有趣的点是它主动添加了if __name__ __main__:这个常见的Python最佳实践这对于一个轻量级模型来说是个不错的细节。第一轮小结在快速排序这个任务上模型交出了一份合格的答卷。生成的代码不仅正确而且结构清晰甚至包含了一些良好的编程习惯。在核心算法逻辑上它与手动编写的代码效率处于同一水平线都有优化空间。模型证明了它完全有能力理解并实现一个中等难度的算法。3. 案例二二叉树的前序遍历二叉树遍历是数据结构的基础前序遍历根-左-右通常可以用递归或迭代两种方式实现。3.1 手动编写的代码递归迭代我通常会提供两种实现以展示不同的思路。class TreeNode: 二叉树节点定义 def __init__(self, val0, leftNone, rightNone): self.val val self.left left self.right right def preorder_traversal_recursive(root, resultNone): 二叉树前序遍历 - 递归法 时间复杂度: O(n) 空间复杂度: O(h)h为树的高度最坏情况链表状为O(n) if result is None: result [] if root: result.append(root.val) # 访问根节点 preorder_traversal_recursive(root.left, result) # 遍历左子树 preorder_traversal_recursive(root.right, result) # 遍历右子树 return result def preorder_traversal_iterative(root): 二叉树前序遍历 - 迭代法使用栈 时间复杂度: O(n) 空间复杂度: O(h)栈的最大深度 if not root: return [] stack, result [root], [] while stack: node stack.pop() result.append(node.val) # 栈是后进先出所以先右后左 if node.right: stack.append(node.right) if node.left: stack.append(node.left) return result # 构建测试树: 1 # / \ # 2 3 # / \ # 4 5 root TreeNode(1) root.left TreeNode(2, TreeNode(4), TreeNode(5)) root.right TreeNode(3) print(递归前序遍历:, preorder_traversal_recursive(root)) # 输出: [1, 2, 4, 5, 3] print(迭代前序遍历:, preorder_traversal_iterative(root)) # 输出: [1, 2, 4, 5, 3]我的实现分析我提供了递归和迭代两种标准解法并详细注释了时间/空间复杂度。迭代法利用栈模拟递归过程是面试中常考的要点。3.2 模型生成的代码我给模型的提示词是“用Python写一个二叉树的前序遍历函数包括TreeNode类定义”。class TreeNode: def __init__(self, value): self.val value self.left None self.right None def preorder_traversal(root): 前序遍历二叉树 :param root: 二叉树根节点 :return: 遍历结果的列表 result [] def dfs(node): if not node: return result.append(node.val) # 访问根节点 dfs(node.left) # 遍历左子树 dfs(node.right) # 遍历右子树 dfs(root) return result # 示例用法 if __name__ __main__: # 构建一个简单的二叉树 # 1 # / \ # 2 3 # / \ # 4 5 root TreeNode(1) root.left TreeNode(2) root.right TreeNode(3) root.left.left TreeNode(4) root.left.right TreeNode(5) print(前序遍历结果:, preorder_traversal(root)) # 输出: [1, 2, 4, 5, 3]模型生成代码分析正确性✅ 完全正确。采用了递归方式逻辑准确。效率对比时间复杂度和空间复杂度都与手动编写的递归法一致为O(n)和O(h)。模型没有提供迭代法这在意料之中因为提示词没有要求。它选择了最直接、最常用的递归实现。风格对比代码非常整洁。它使用了嵌套函数dfs来执行递归并将结果保存在外部列表result中这是一种避免在递归函数中频繁传递列表的常见技巧。模型还构建了完整的测试用例并给出了清晰的注释可读性很好。第二轮小结对于二叉树遍历这类有固定模式的问题模型的表现堪称“标准答案生成器”。它生成的代码结构优美符合常规写法并且附带了完整的测试示例。虽然它这次只给出了递归解法但考虑到提示词的限制这个结果已经非常出色直接复制使用完全没有问题。4. 案例三判断回文串这是一个更偏向于字符串操作和逻辑判断的问题可以考察对语言特性的运用。4.1 手动编写的代码多种方法我习惯展示多种解法体现不同的优化思路。def is_palindrome_manual(s: str) - bool: 判断字符串是否为回文串手动实现 方法双指针忽略大小写和非字母数字字符 时间复杂度: O(n) 空间复杂度: O(1) (如果不考虑字符串转换的O(n)则指针法为O(1)) # 预处理字符串转小写移除非字母数字字符 filtered_chars [ch.lower() for ch in s if ch.isalnum()] left, right 0, len(filtered_chars) - 1 while left right: if filtered_chars[left] ! filtered_chars[right]: return False left 1 right - 1 return True # 更Pythonic的一行写法切片法 def is_palindrome_slice(s: str) - bool: 利用字符串切片判断回文代码极简但空间复杂度为O(n) s .join(ch.lower() for ch in s if ch.isalnum()) return s s[::-1] # 测试 test_strs [A man, a plan, a canal: Panama, race a car, ] for ts in test_strs: print(f{ts} - 双指针法: {is_palindrome_manual(ts)}) print(f{ts} - 切片法: {is_palindrome_slice(ts)})我的实现分析我提供了两种主流解法。双指针法空间效率更优理论上O(1)而切片法利用Python特性代码极其简洁但需要额外空间。我还考虑了实际场景处理了大小写和标点符号。4.2 模型生成的代码我给模型的提示词是“编写一个Python函数判断一个字符串是否是回文忽略大小写和标点符号”。def is_palindrome_model(s): 判断字符串是否为回文忽略大小写、标点和空格 :param s: 输入字符串 :return: 布尔值True表示是回文False表示不是 # 清理字符串只保留字母数字并转换为小写 cleaned .join(char.lower() for char in s if char.isalnum()) # 方法1使用切片直接比较 return cleaned cleaned[::-1] # 方法2双指针法注释备用 # left, right 0, len(cleaned) - 1 # while left right: # if cleaned[left] ! cleaned[right]: # return False # left 1 # right - 1 # return True # 测试 test_cases [ A man, a plan, a canal: Panama, race a car, hello, , ] for test in test_cases: print(f{test} - {is_palindrome_model(test)})模型生成代码分析正确性✅ 完全正确。预处理逻辑char.isalnum()和lower()准确核心判断正确。效率对比模型首选了切片法并主动将双指针法作为注释提供。这很有意思说明它可能“知道”切片法在Python中更简洁、更常用。从效率上看切片法需要创建反转字符串的副本空间复杂度为O(n)而双指针法是O(1)。模型给出了选择并把决定权留给了阅读者。风格对比代码非常清晰。预处理部分用一行列表推导式搞定核心判断只有一行。它甚至提供了完整的、包含边界条件空字符串、空格的测试用例考虑得很周全。第三轮小结在这个问题上模型的表现超出了我的预期。它不仅正确实现了功能还展示了“最佳实践”的倾向优先选择Pythonic的切片法并贴心地提供了另一种高效解法作为注释。这种代码已经具备了直接投入生产环境使用的雏形。5. 总结与思考经过这三个经典算法的对比通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4这个轻量级模型在代码生成上的能力给了我不少惊喜。首先在正确性上它交出了满分答卷。生成的三个算法代码全部一次运行通过逻辑准确无误。这说明模型对算法意图的理解是到位的。其次在代码效率上模型的表现与常规手动编码处于同一水准。无论是快速排序的平均O(n log n)复杂度还是二叉树遍历的O(n)复杂度它都能实现。虽然在快速排序基准值的选择上可能不是最优选首元素但这属于算法细节的优化范畴不影响代码的正确性和可用性。最让我印象深刻的是它的代码风格。生成的代码结构清晰变量命名合理包含了必要的函数文档字符串和注释。在回文串问题中它甚至主动提供了两种实现并加以注释这种“贴心”的程度已经很像一个有经验的开发者写的代码了。当然这只是一个初步的、小范围的测试。模型在应对更复杂、更模糊的需求或者需要结合特定业务逻辑时表现如何还有待观察。但仅就“根据明确描述生成经典算法代码”这个任务而言它的能力是扎实的。对于开发者来说这样一个模型可以成为一个不错的“编程助手”。在你需要快速实现一个标准算法、或者为一个常见问题寻找一个干净利落的代码模板时它能够提供高质量的参考节省你查阅文档或从头构思的时间。尤其是其量化版本对硬件要求低本地部署方便使得这种辅助变得触手可及。总的来说通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4在代码生成方面的潜力是显而易见的。它可能还无法完全替代人类开发者进行复杂的系统设计和架构但作为一个高效的“代码片段生成器”和“学习参考伙伴”它已经足够出色。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。