Grok-2 在代码生成方面有哪些具体能力？与其他顶尖模型相比表现如何？

2025-08-25

代码能力深度评测

根据 xAI 发布的技术白皮书，Grok-2 在以下编程场景展现突出能力：

复杂算法实现：在 LeetCode 困难题型测试中达到 82% 一次通过率，优于 Claude 3.5 Sonnet 的 78%
cross-language conversion：Java 到 Rust 的代码转换保持 91% 功能完整性，显著高于 GPT-4-Turbo 的 83%
Debugging Analysis：能自动识别并修复 73% 的隐蔽内存泄露问题，超过 CodeLlama-70b 15 个百分点

典型工作流示例：当输入「实现快速排序并添加多线程优化」时，Grok-2 会：1）先输出标准实现；2）标注关键性能瓶颈点；3）给出 OpenMP/TBB 两种并行化方案；4）附带测试用例生成建议。

在 HuggingFace Open LLM Leaderboard 的编程细分榜中，Grok-2 以 68.7 分位列第三，落后 GPT-4-Turbo 约 2.3 分但推理速度快 2.1 倍。