2024年編碼的LLM：價格，性能和爭取最佳的戰鬥

用於編碼的大語言模型（LLM）的快速發展的景觀

提供了豐富的選擇的開發人員。 該分析比較了可以通過公共API訪問的頂級LLM，重點是通過HumaneVal和Real-Word Elo Scores等基準測量的編碼實力。 無論您是構建個人項目還是將AI集成到工作流程中，了解這些模型的優勢和劣勢對於明智的決策至關重要。

> LLM比較的挑戰

> 由於頻繁的模型更新（即使是次要的表現），LLMS的固有隨機性導致結果不一致以及基准設計和報告的潛在偏見，因此很難進行直接比較。 該分析代表了基於當前可用數據的最佳及時比較。

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評估指標：HumaneVal和Elo分數： > 此分析利用兩個關鍵指標：

HumaneVal：根據給定要求評估代碼正確性和功能的基準測試。 它可以衡量代碼完成和解決問題的能力。
• ELO分數（Chatbot Arena-僅編碼）：來自人類所判斷的頭對頭LLM比較。 較高的ELO分數表明相對性能出色。 100分的差異表明高評分模型的獲勝率約為64％。
• 性能概述：

OpenAI的模型始終在人道主義和ELO排名中均始終如一，展示了出色的編碼功能。 o1-mini模型令人驚訝地超過了兩個指標中較大的

o1

模型。 其他公司的最佳模型表現出可比的性能，儘管落後於Openai。

>基準與現實世界的性能差異：

>人道和ELO分數之間存在顯著的不匹配。 某些模型，例如Mistral's

Mistral大型，在人類事件上的表現要比現實世界中的使用情況更好（潛在的過度擬合），而其他模型（例如Google的 gemini 1.5 pro ）都顯示了相反的趨勢（基準中的低估）。這突出了僅依賴基準的局限性。 阿里巴巴和Mistral模型通常過於擬合基準，而Google的模型由於強調公平評估而被低估了。 元模型在基準和現實世界的性能之間表現出一致的平衡。 >

平衡性能和價格：

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> Pareto Front（最佳性能和價格平衡）主要具有OpenAI（高性能）和Google（貨幣價值）模型。 META的開源美洲駝模型，基於雲提供商平均價格，也顯示出競爭價值。

其他洞察力：

LLM始終提高性能和成本降低。儘管開源模型正在趕上，但專有模型仍保持優勢。 即使是較小的更新也會顯著影響性能和/或定價。

結論：

編碼LLM景觀是動態的。 開發人員應定期評估最新模型，考慮性能和成本。 了解基準的局限性和優先考慮多樣化的評估指標對於做出明智的選擇至關重要。 該分析提供了當前狀態的快照，並且連續監測對於在這個快速發展的領域保持領先地位至關重要。

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