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1. 先把目标说清楚：50 条 easy 题、一份采样参数、一把 Key
DeepSeek-V3 出现在 LiveCodeBench 的公开榜单上之后，很多人的第一反应是「它到底能不能稳定复现」。LiveCodeBench 的定位和 HumanEval 那类固定题库不太一样，它按时间切分题目，用竞赛平台的真实提交做判题，覆盖 AtCoder、Codeforces、LeetCode 三个来源，难度分 easy / medium / hard。公开榜给的是聚合后的分数，你看不到每条题目的生成细节，所以想验证「同一模型、同一参数、同一批题」到底能跑出什么结果，只能自己在本地搭一条链路。
这篇要做的就是把这条链路搭出来：从 LiveCodeBench 官方仓库取 50 条 easy 题目，固定一份采样参数，用同一把 Key 通过 TaoToken 的 API 出口批量调用 DeepSeek-V3，最后把本地 pass@1 和公开榜条目放在一起对照，差异处标清楚复现条件。适合已经跑过基础推理脚本、想进一步做批量评测的人；如果你还没写过一次 API 调用，建议先把单条请求跑通再回来。
核心词先摆出来：DeepSeek-V3 是模型，LiveCodeBench 是评测集，TaoToken 在这里的角色是统一 API 出口——评测脚本只认一个 Base URL 和一把 Key，不用为每个供应商单独配一套环境变量。产物是一份可复现的目录结构、一个批量生成脚本、一份本地结果表，以及和公开榜的差异说明。
2. 子集清单：从官方仓库取 50 条 easy 题
LiveCodeBench 的数据通过它自己的 Python 包分发，题目、测试用例、时间戳都在里面。先装环境：
python -m venv lcb-env source lcb-env/bin/activate pip install livecodebench datasets拉数据的时候注意版本，LiveCodeBench 会持续更新题目，不同 release 的题集不一样。下面这段把 easy 难度、指定时间窗内的题目筛出来，取前 50 条存成 JSONL：
from livecodebench import load_dataset import json ds = load_dataset("livecodebench/code_generation_lite", split="test") easy = [x for x in ds if x["difficulty"] == "easy"] subset = easy[:50] with open("lcb_easy_50.jsonl", "w") as f: for item in subset: f.write(json.dumps({ "question_id": item["question_id"], "title": item["question_title"], "content": item["question_content"], "platform": item["platform"], "contest_date": item["contest_date"], "starter_code": item.get("starter_code", ""), "public_tests": item.get("public_test_cases", []), }, ensure_ascii=False) + "\n") print(len(subset), "题已写入")跑完你会得到 50 行 JSONL，每行一道题。这里有个容易踩的坑：public_test_cases是公开样例，真正判分要用隐藏用例，本地复现时如果只跑公开样例，pass@1 会偏高。所以下面的脚本里我把判题分成两层——先用公开样例做快速自检，再用官方评测入口跑完整判题。
子集清单建议单独存一份元信息，方便后面和公开榜对照：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| question_id | 官方唯一 ID，对照榜条目时用 |
| platform | atcoder / codeforces / leetcode |
| contest_date | 题目所属比赛日期，决定时间窗 |
| difficulty | 全部为 easy |
| 数量 | 50 |
3. 评测脚本：同一把 Key 调 DeepSeek-V3
3.1 采样参数固定下来
批量生成最怕参数漂移。温度、top_p、max_tokens、stop 这些每次请求都要显式传，不要依赖服务端默认值。我用的这份：
SAMPLING = { "model": "deepseek-v3", "temperature": 0.2, "top_p": 0.95, "max_tokens": 2048, "n": 1, }温度 0.2 是为了降低随机性，方便复现；n=1表示每题只生成一次，pass@1 就是「这一次是否通过」。如果你要算 pass@k，把 n 调大再按无偏估计公式算，但那样请求量会翻倍，成本要提前算。
3.2 批量生成主脚本
import json, os, time from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"], base_url="https://taotoken.net/api", ) SAMPLING = { "model": "deepseek-v3", "temperature": 0.2, "top_p": 0.95, "max_tokens": 2048, } PROMPT_TMPL = """You are solving a competitive programming problem. Read the statement and write a complete Python solution. Output only the code, no explanation. {content} """ def gen_one(item): resp = client.chat.completions.create( messages=[{"role": "user", "content": PROMPT_TMPL.format(content=item["content"])}], **SAMPLING, ) return resp.choices[0].message.content results = [] with open("lcb_easy_50.jsonl") as f: items = [json.loads(line) for line in f] for i, item in enumerate(items): try: code = gen_one(item) results.append({"question_id": item["question_id"], "code": code, "status": "ok"}) except Exception as e: results.append({"question_id": item["question_id"], "code": "", "status": f"error: {e}"}) time.sleep(0.5) with open("gen_results.jsonl", "w") as f: for r in results: f.write(json.dumps(r, ensure_ascii=False) + "\n")time.sleep(0.5)是给批量请求留一点间隔，避免瞬时并发过高。50 条题跑下来大概几分钟，取决于单条生成长度。
3.3 判题与 pass@1 计算
生成完的代码要过判题。LiveCodeBench 官方提供了评测入口，把生成结果按它的格式喂进去：
from livecodebench.evaluate import evaluate_generations evaluate_generations( generations_file="gen_results.jsonl", dataset="livecodebench/code_generation_lite", split="test", num_process_evaluate=4, timeout=6, )跑完会输出每题通过情况和整体 pass@1。如果你只想快速看公开样例，可以自己写个轻量判题，但记住那个数字不能直接和公开榜比。
4. TaoToken 接入与配置
4.1 拿 Key
到官网创建 Key：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content= ，登录后在控制台里生成。Key 只显示一次，复制后立刻存进环境变量：
export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的key"不要写进脚本硬编码，也不要提交到仓库。评测脚本里用os.environ读，换机器时只改环境变量。
4.2 Base URL 与模型名
脚本里的 Base URL 填https://taotoken.net/api，这是 OpenAI 兼容格式的入口，openaiSDK 直接能用。模型名按控制台里列出的写，本文用的是deepseek-v3。如果你在控制台看到的是带版本后缀的名字，以控制台为准。
配置检查清单：
| 项 | 值 |
|---|---|
| Base URL | https://taotoken.net/api |
| API Key | 环境变量 TAOTOKEN_API_KEY |
| 模型名 | deepseek-v3（以控制台为准） |
| SDK | openai >= 1.0 |
| 采样参数 | temperature 0.2 / top_p 0.95 / max_tokens 2048 |
4.3 先跑一条冒烟测试
批量之前先单条验证，确认 Key、Base URL、模型名都对：
from openai import OpenAI import os client = OpenAI(api_key=os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"], base_url="https://taotoken.net/api") r = client.chat.completions.create( model="deepseek-v3", messages=[{"role": "user", "content": "写一个 Python 函数返回两数之和"}], temperature=0.2, ) print(r.choices[0].message.content)能正常返回就说明链路通了，再跑 50 条批量。这一步能省掉很多「批量跑到一半才发现 Key 错了」的时间。
5. 可验证结果与失败分支
5.1 本地 pass@1 与公开榜对照
跑完 50 条 easy 题，你会得到一份本地结果。下面这张表是结构示例，具体数字以你自己跑出来的为准——本文不含排行分数，因为公开榜的聚合口径和本地 50 条子集不是一回事：
| 来源 | 题量 | 难度 | 采样参数 | pass@1 |
|---|---|---|---|---|
| 本地复现 | 50 | easy | temp 0.2 / top_p 0.95 | 以实际输出为准 |
| 公开榜条目 | 全量 | 分难度聚合 | 榜方口径 | 见榜方页面 |
对照时要注意三个差异点：第一，公开榜通常跑全量题集，本地只取 50 条 easy，题目分布不同；第二，榜方的采样参数（温度、n、判题超时）可能和你的不一样；第三，判题环境（Python 版本、依赖库）会影响结果。所以本地数字和榜上数字有差距是正常的，关键是把复现条件写清楚。
5.2 常见失败分支
批量跑的时候会遇到几类问题，提前知道怎么处理：
生成阶段报 401，说明 Key 没读到或写错了，检查echo $TAOTOKEN_API_KEY是否有值。报 404，多半是模型名写错，去控制台核对。报 429，是请求频率触发了限流，把time.sleep调大，或者降低并发。
判题阶段全部超时，检查timeout参数，竞赛题有些输入规模大，6 秒不一定够。部分题报 import 错误，是生成代码用了环境里没有的库，这类题在本地算失败，但公开榜的判题环境可能装了，属于复现条件差异。
还有一种情况是生成代码为空，通常是max_tokens太小被截断，调到 2048 以上再试。
5.3 成本与模型选择
50 条题、每题一次生成、平均输出 500 token 左右，总输出量大概 2.5 万 token，输入量取决于题目长度。这个量级用 TaoToken 跑一次成本很低，适合反复调参。如果你要算 pass@k，请求量按 k 倍增长，先小批量试再放大。
模型选择上，DeepSeek-V3 在代码生成任务里表现稳定，适合做这类批量评测。如果你要对比其他模型，把SAMPLING里的model换掉，其他脚本不用动——这正是统一 API 出口的好处，换模型不用换供应商配置。具体可用模型列表和计费以官网为准：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content= 。
最后留一个实用技巧：把每次跑的SAMPLING、题目子集 ID、生成结果、判题结果一起存进一个 run 目录，命名带上日期。这样过几天想复现某个数字，直接翻目录就行，不用回忆当时改了什么参数。
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