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DeepSeek-R1-Qwen-1.5B功能测评：代码生成能力实测

1. 测评背景与目标

你有没有遇到过这样的情况：写代码卡在某个逻辑上，翻遍文档也没思路？或者面对一个新项目，不知道从哪下手搭建结构？如果有一个AI助手，能快速理解你的需求，直接输出可运行的代码片段，是不是效率会提升一大截？

今天我们要实测的这款模型——DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，正是冲着“智能编程助手”这个定位来的。它不是简单的文本补全工具，而是基于强化学习蒸馏、专为推理和代码生成优化的小参数大模型。

我们这次不讲部署、不谈架构，只做一件事：真实场景下，它到底能不能写出靠谱的代码？

本次测评聚焦三个核心问题：

• 它生成的代码是否可以直接运行？
• 面对复杂逻辑时能否正确推理？
• 对中文提示的理解能力如何？

通过多个实际编码任务，带你全面了解这个1.5B小模型的真实表现。

2. 模型简介与部署准备

2.1 模型基本信息

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是深度求索（DeepSeek）团队推出的一款轻量级推理优化模型。它的核心技术来源于更大规模的 DeepSeek-R1 满血版，通过知识蒸馏技术将强大的推理能力“压缩”到仅1.5B参数中。

别看它参数不大，但因为经过了强化学习数据的精细蒸馏，在代码理解和生成方面表现出远超同级别模型的能力。

2.2 快速部署回顾

虽然本文重点是功能测评，但为了方便复现实验，这里简要回顾一下本地部署流程：

# 安装依赖 pip install torch>=2.9.1 transformers>=4.57.3 gradio>=6.2.0 # 下载模型（可选） huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B # 启动Web服务 python3 /root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/app.py

服务启动后访问http://localhost:7860即可使用Gradio界面进行交互。整个过程无需修改代码，适合开发者快速集成测试。

推荐参数设置如下：

• 温度（Temperature）: 0.6（平衡创造性和稳定性）
• 最大Token数: 2048（足够处理中等长度代码）
• Top-P采样: 0.95（保留高质量候选）

3. 实测一：基础函数编写能力

我们先从最基础的开始——让模型根据描述写一个Python函数。这类任务看似简单，但最能反映模型对语法规范、边界条件和命名习惯的掌握程度。

3.1 场景设定：实现一个安全的除法函数

输入提示词如下：

请写一个Python函数，实现两个数的安全除法。要求：

• 如果分母为0，返回None而不是报错
• 支持整数和浮点数输入
• 添加类型注解和函数说明文档
• 函数名要有意义

模型输出结果：

def safe_divide(numerator: float, denominator: float) -> float | None: """ 执行安全除法运算，避免除零错误。 参数: numerator (float): 被除数 denominator (float): 除数 返回: float | None: 成功时返回商，分母为0时返回None """ if denominator == 0: return None return numerator / denominator

点评：

• 正确识别了所有需求点
• 使用了现代Python语法（|联合类型）
• 文档字符串格式标准，参数说明清晰
• 边界处理合理，没有硬编码异常捕获

这已经不是一个“能用”的答案，而是一个符合工程规范的实现。即使是初级程序员，拿到这段代码也能直接放进项目里使用。

3.2 进阶挑战：列表去重并保持顺序

继续加大难度：

写一个函数，去除列表中的重复元素，同时保持原有顺序不变。不要使用set()，因为会打乱顺序。

模型输出：

def remove_duplicates(lst: list) -> list: """ 去除列表中重复元素，保持原始顺序。 参数: lst (list): 输入列表 返回: list: 去重后的列表 """ seen = set() result = [] for item in lst: if item not in seen: seen.add(item) result.append(item) return result

亮点分析：

• 使用set()作为辅助判断是否存在，既高效又避免破坏顺序
• 时间复杂度控制在 O(n)，优于暴力双重循环方案
• 变量命名直观（seen,result），易于理解

这种“用空间换时间”的经典思路，说明模型不仅记住了代码模板，还理解了背后的算法思想。

4. 实测二：复杂逻辑与算法题应对

接下来进入高阶环节。我们来看看它面对需要多步推理的编程问题时，表现如何。

4.1 题目：找出数组中出现次数超过一半的元素（摩尔投票法）

提示词：

给定一个整数数组，其中某个数字出现的次数超过数组长度的一半。请设计一个时间复杂度O(n)、空间复杂度O(1)的算法找出该元素。不要用Counter或字典统计。

模型给出了以下解答：

def majority_element(nums: list[int]) -> int: """ 使用摩尔投票法找到数组中的多数元素（出现次数 > n/2）。 参数: nums (List[int]): 输入整数数组 返回: int: 多数元素 """ candidate = None count = 0 # 第一阶段：寻找候选者 for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) # 第二阶段：验证候选者（题目保证存在，可省略） return candidate

关键评价：

• 准确说出“摩尔投票法”这一专业术语
• 清晰划分两个阶段：选举与验证
• 注释明确指出“题目保证存在”，体现对前提条件的理解
• 类型注解使用list[int]，符合PEP规范

更难得的是，它知道在这种特定条件下可以跳过验证步骤，显示出对题目约束的敏锐把握。

4.2 动态规划入门题：爬楼梯

一个人每次可以走1步或2步，问走到第n阶有多少种不同的走法？用动态规划解决。

输出代码：

def climb_stairs(n: int) -> int: """ 计算爬n阶楼梯的不同方法数（每次可走1或2步）。 使用动态规划，状态转移方程: dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] 实际上是斐波那契数列。 参数: n (int): 楼梯阶数 返回: int: 不同走法的数量 """ if n <= 2: return n prev2 = 1 # f(1) prev1 = 2 # f(2) for i in range(3, n + 1): current = prev1 + prev2 prev2 = prev1 prev1 = current return prev1

优势体现：

• 主动识别出这是斐波那契变种问题
• 使用滚动变量优化空间复杂度至O(1)
• 提供清晰的状态转移解释
• 处理了边界情况（n≤2）

相比直接递归或数组存储DP表的做法，这种实现方式更加高效且贴近工业级编码标准。

5. 实测三：真实开发场景模拟

现在我们模拟一个更贴近实际工作的场景：构建一个小工具脚本。

5.1 需求：批量重命名图片文件

我有一批图片文件，格式为 IMG_001.jpg, IMG_002.png 等。我想把它们按日期分类重命名，比如 20250405_sunset_01.jpg。请写一个Python脚本，支持指定目录、前缀和起始编号。

模型生成完整脚本：

import os from datetime import datetime from pathlib import Path def batch_rename_images(directory: str, prefix: str = "photo", start_num: int = 1): """ 批量重命名指定目录下的图片文件。 参数: directory (str): 图片所在目录路径 prefix (str): 新文件名前缀，默认为'photo' start_num (int): 起始编号，默认为1 """ img_dir = Path(directory) if not img_dir.exists(): print(f"目录不存在: {directory}") return # 支持常见图片格式 image_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.tiff'} image_files = [f for f in img_dir.iterdir() if f.is_file() and f.suffix.lower() in image_extensions] if not image_files: print("未找到图片文件") return # 获取当前日期作为文件夹标识 date_str = datetime.now().strftime("%Y%m%d") renamed_count = 0 for idx, file_path in enumerate(image_files, start=start_num): new_name = f"{date_str}_{prefix}_{idx:02d}{file_path.suffix.lower()}" new_path = file_path.parent / new_name try: file_path.rename(new_path) print(f"已重命名: {file_path.name} -> {new_name}") renamed_count += 1 except Exception as e: print(f"重命名失败 {file_path.name}: {e}") print(f"完成！共处理 {renamed_count} 个文件") # 使用示例 if __name__ == "__main__": batch_rename_images("./photos", "sunset", 1)

实战价值分析：

• 使用pathlib.Path替代老旧的os.path，代码更现代
• 自动识别多种图片格式，增强实用性
• 包含完整的错误处理和用户反馈
• 提供调用示例，降低使用门槛
• 文件名编号自动补零（:02d），美观整齐

这样一个脚本，拿过来稍作调整就能投入实际使用，大大节省开发时间。

6. 中文提示理解与交互体验

很多开发者关心一个问题：用中文写需求，模型能不能准确理解？

我们专门测试了几种典型的中文提示表达方式。

6.1 自然语言描述也能懂

输入：

我想做个小程序，输入一个年份，判断是不是闰年。规则是：四年一闰，百年不闰，四百年再闰。

输出代码完全正确：

def is_leap_year(year: int) -> bool: """判断是否为闰年""" return year % 4 == 0 and (year % 100 != 0 or year % 400 == 0)

模型不仅理解了“四年一闰，百年不闰，四百年再闰”这句口诀，还能将其精准转化为逻辑表达式。

6.2 模糊描述也能合理推断

尝试更口语化的说法：

给我写个函数，检查密码够不够强。不要太复杂，至少8位，有大小写字母和数字就行。

输出：

import re def is_strong_password(password: str) -> bool: """ 检查密码强度：至少8位，包含大小写字母和数字。 """ if len(password) < 8: return False if not re.search(r'[a-z]', password): return False if not re.search(r'[A-Z]', password): return False if not re.search(r'\d', password): return False return True

即使你说的是“不要太复杂”，它也知道要用正则表达式来检测字符类别，而不是简单粗暴地检查固定组合。

这说明模型具备一定的意图理解能力，能在模糊需求中提取关键约束条件。

7. 总结：值得信赖的轻量级编程助手

7.1 核心能力总结

经过一系列实测，我们可以给 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的代码生成能力画一幅画像：

• 基础扎实：函数定义、类型注解、文档字符串等规范全部到位
• 逻辑清晰：能处理条件判断、循环、递归等多种控制结构
• 算法理解：掌握常见数据结构与算法思想，不只是死记硬背
• 工程友好：注重错误处理、边界检查和用户体验
• 中文亲和：对自然语言提示响应良好，适合国内开发者

7.2 适用场景建议

这款模型特别适合以下几种使用场景：

• 日常脚本编写：自动化处理文件、数据清洗等
• 算法练习辅助：LeetCode类题目思路参考
• 教学演示代码：生成易懂、规范的教学示例
• 原型快速搭建：MVP开发时快速产出基础代码框架
• 代码补全增强：配合IDE插件提升编码效率

7.3 使用建议

为了让生成效果更好，推荐你这样使用：

• 尽量给出明确的功能描述和约束条件
• 对于复杂任务，可以分步骤提问（先设计接口，再实现细节）
• 如果第一次结果不满意，尝试换个表述方式重新生成
• 关键业务代码仍需人工审核，不可完全依赖自动生成

总的来说，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 虽然只有1.5B参数，但在代码生成任务上的表现堪称“小钢炮”。它不一定能替代高级工程师，但绝对能让你少写50%的样板代码，把精力集中在真正需要创造性思考的地方。

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