Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型以59.17%的胜率位居榜首。它在所有编程语言上的表现都非常出色，尤其是在Python（83.2%）、C++（81.95%）和Rust（68.53%）上表现尤为突出。紧随其后的是“Qwen2.5-Coder-32B”，胜率为56.67%，在Python（57.1%）和C++（64.35%）上也有不错的表现。
OpenCodeInterpreter-DS-33B以56.25%的胜率排名第三，其在Python（75.23%）和C++（64.47%）上的表现尤为亮眼。而Nxcode-CQ-7B-orpo则以55.92%的胜率位列第四，尤其在Python（87.23%）上表现卓越，令人印象深刻。
CodeQwen1.5-7B-Chat以55.67%的胜率排名第五，在Python（87.2%）和C++（67.85%）上也有出色的表现。而CodeFuse-DeepSeek-33b则以54.67%的胜率位列第六，尽管在Rust（53.85%）上的表现稍显逊色，但在其他语言上依然保持了较高的水平。
DeepSeek-Coder-33b-instruct以52.25%的胜率排名第七，尽管在Rust（55.56%）上的表现不尽如人意，但在其他语言上依然保持了较高的竞争力。而Antigenz-Coder-DS-6.7B则以51.67%的胜率位列第八，在Rust（48.77%）上的表现稍显不足。
DeepSeek-Coder-7b-instruct以50.58%的胜率排名第九，尽管在Rust（47.73%）上的表现不尽如人意，但在其他语言上依然保持了较高的水平。最后，
OpenCodeInterpreter-DS-6.7B以49.75%的胜率位列第十，在Rust（48.22%）上的表现也稍显逊色。