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@ -55,6 +55,13 @@ with torch.no_grad():
CodeGeeX4-ALL-9B 被评为参数量100 亿内的最强模型，甚至超越了参数量大几倍的通用模型，在推理性能和模型能力之间达到了最佳效果。 CodeGeeX4-ALL-9B 被评为参数量100 亿内的最强模型，甚至超越了参数量大几倍的通用模型，在推理性能和模型能力之间达到了最佳效果。
| **模型** | **序列长度** | **HumanEval** | **MBPP** | **NCB** | **LCB** | **HumanEvalFIM** | **CRUXEval-O** |
|-----------------------------|----------------|---------------|----------|---------|---------|------------------|----------------|
| Llama3-70B-intruct | 8K | 77.4 | 82.3 | 37.0 | 27.4 | - | - |
| DeepSeek Coder 33B Instruct | 16K | 81.1 | 80.4 | 39.3 | 29.3 | 78.2 | 49.9 |
| Codestral-22B | 32K | 81.1 | 78.2 | 46.0 | 35.3 | 91.6 | 51.3 |
| CodeGeeX4-All-9B | 128K | 82.3 | 75.7 | 40.4 | 28.5 | 85.0 | 47.1 |
在 BigCodeBench 的 complete 和 instruct 任务中，CodeGeeX4-ALL-9B 分别取得了 `48.9` 和 `40.4` 的高分，这在参数量 200 亿内的模型中是最高的分数。 在 BigCodeBench 的 complete 和 instruct 任务中，CodeGeeX4-ALL-9B 分别取得了 `48.9` 和 `40.4` 的高分，这在参数量 200 亿内的模型中是最高的分数。
![BigCodeBench Test Results](./metric/pics/Bigcodebench.PNG) ![BigCodeBench Test Results](./metric/pics/Bigcodebench.PNG)
Crux-Eval 是测试代码推理、理解和执行能力的基准测试，借助于其强大的 COT 能力，CodeGeeX4-ALL-9B 展现出色的表现。在 HumanEval、MBPP 和 NaturalCodeBench 等代码生成任务中，CodeGeeX4-ALL-9B 也取得了出色的成绩。目前，它是唯一支持 Function Call 功能的代码模型，甚至取得了比 GPT-4 更高的分数。 Crux-Eval 是测试代码推理、理解和执行能力的基准测试，借助于其强大的 COT 能力，CodeGeeX4-ALL-9B 展现出色的表现。在 HumanEval、MBPP 和 NaturalCodeBench 等代码生成任务中，CodeGeeX4-ALL-9B 也取得了出色的成绩。目前，它是唯一支持 Function Call 功能的代码模型，甚至取得了比 GPT-4 更高的分数。