大家好，今天给大家带来一篇关于大语言模型（LLM）在生成 Rust 代码方面的测评文章。随着 AI 的发展，越来越多的开发者开始使用 LLM 来辅助编程。那么，究竟哪个模型最适合生成 Rust 代码呢？让我们一起来看看。
引言
在人工智能快速发展的今天，我们测试了多个可以本地运行的大语言模型，以评估它们在生成 Rust 代码方面的能力。本文将为您详细介绍测评结果，并提供实用的参考建议。
需要注意的是：我们不推荐也不建议直接使用 LLM 生成的 Rust 代码投入生产环境。
测评环境
我们使用了 Ollama 作为测试平台，在标准的 HP Gen9 刀片服务器上以 CPU 模式运行测试。关于运行环境的内存要求：
7B 模型需要 8GB RAM 13B 模型需要 16GB RAM 33B 模型需要 32GB RAM
模型性能对比
根据 Stable Code 团队的测评数据，以下是各个模型在 Rust 代码生成方面的表现：
Code Llama（7B）：26.3% Stable Code（3B）：23.0% Replit Code V1.5（3B）：21.5% Wizard Coder（3B）：20.4% Deepseek Coder（1.3B）：18.5% StarCoder（3B）：16.9%
实例展示
让我们看看 Llama3 8B 模型生成的一个 Trie 数据结构实现：
use std::collections::HashMap;
// Trie 节点结构
struct TrieNode {
children: HashMap<char, TrieNode>,
is_end_of_word: bool,
}
impl TrieNode {
// 创建新的 Trie 节点
fn new() -> TrieNode {
TrieNode {
children: HashMap::new(),
is_end_of_word: false
}
}
}
// Trie 树结构
pub struct Trie {
root: TrieNode,
}
impl Trie {
// 初始化 Trie 树
pub fn new() -> Trie {
Trie { root: TrieNode::new() }
}
// 插入单词
pub fn insert(&mut self, word: &str) {
let mut node = &mut self.root;
for c in word.chars() {
node = node.children.entry(c)
.or_insert(TrieNode::new());
}
node.is_end_of_word = true;
}
}
总结
Code Llama 7B 模型在 Rust 代码生成方面表现最好，准确率达到 26.3%。 较小的模型（如 3B）也能达到不错的效果，适合本地开发环境使用。 建议将 LLM 作为编程辅助工具，生成的代码仍需要经过仔细review和测试。
使用建议
选择适合自己硬件配置的模型大小 优先考虑 Code Llama 等专门针对代码优化的模型 结合实际项目需求，权衡模型大小与性能的平衡
参考文章
Which LLM model is best for generating Rust code?：https://blog.rust.careers/post/which_llm_is_best_at_rust/ Stable Code Model Description：https://huggingface.co/stabilityai/stable-code-3b#model-description BigCode Evaluation Harness：https://github.com/bigcode-project/bigcode-evaluation-harness
