Mistral AI z siedzibą w Paryżu uruchomiła Devstral, nowy 24-miliardowy parametr sztucznej inteligencji dostosowany do zadań inżynierii oprogramowania. „Podgląd badań”, opracowany we współpracy z Wszystkie ręce ai , jest szczególnie dostępne w ramach licencji AMACHES APACHESPE 2.0, zezwalając na nieporządną aplikację komercyjną. AI może zarządzać złożonymi, rzeczywistymi wyzwaniami związanymi z tworzeniem oprogramowania poza prostymi fragmentami kodu. Dla programistów i firm wprowadzenie Devstral sygnalizuje potencjalnie potężny i opłacalny asystent sztucznej inteligencji, który może działać na lokalnym sprzęcie, kluczowym wyróżniku na rynku narzędzi AI.
Firma wyszczególniła uruchomienie o mistral o mistral. Mistral twierdzi, że devstral wyróżnia się używaniem narzędzi do eksploracji baz kodowych, edycji wielu plików i agentów inżynierii oprogramowania energetycznego, obsługującego rusztowania agentów kodowych, takich jak OpenHands lub SWE-Agent w celu rozwiązania rzeczywistych problemów GitHub.
Mistral stwierdza, że dewstral osiągnie wynik 46,8% w zweryfikowanym swe-bench, co przewyższając wcześniejsze modele stanu open-sekretację o ponad sześciu punktach procentowych. Firma twierdzi ponadto, że przewyższa niektóre większe modele zamknięte, takie jak GPT-4.1-Mini Openai w tym odniesieniu.
Kluczową cechą jest wydajność Devstral; Mistral stwierdza, że model może działać na pojedynczej NVIDIA RTX 4090 lub MAC z 32 GB pamięci RAM, dzięki czemu lokalne wdrożenie jest możliwe.
To uruchomienie to trzecie ogłoszenie Mistrala w maju, po Mistral Medium 3 i LE Chat Enterprise, podkreślając strategię zaoferowania różnorodnego portfela modeli AI. „Devstral nie chodzi tylko o zakończenie kodu; chodzi o zrozumienie całego cyklu życia oprogramowania”, „Mistral ai
Devstral ma na celu wykroczenie poza podstawową pomoc kodowania poprzez zrozumienie kodu w dużych istniejących projektach, identyfikując relacje między różnymi komponentami oprogramowania i wykrywanie subtelnych błędów w złożonych funkcjach. AI odgrywa bardziej aktywną rolę w procesie rozwoju. Rzecznik wszystkich rąk AI powiedział VentureBeat, że „wierzą, że Devstral umożliwi programistom rozwiązywanie bardziej złożonych wyzwań kodowania z większą wydajnością,„ programiści mogą uzyskać dostęp do Devstral za pośrednictwem interfejsu API Mistral, gdzie jest wymieniony jako „devstral-Small-2505″. Ceny wynoszą 0,1 USD za milion tokenów wejściowych i 0,3 USD za tokeny produkcyjne. Dla preferujących lokalne wdrożenie model jest dostępny do pobrania z kilku platform, w tym kaggle . [zawartość wbudowanej] Ta dostępność jest podstawową częścią strategii MisTral, wcześniej widzianych z modelami takimi jak mistral 3.1, skupiając się na wydajności AI, która nie jest masywna masywna infrastrustra. Devstral przybywa na szybko ewoluujący i wysoce konkurencyjny rynek narzędzi programistów napędzanych sztuczną inteligencją. Na przykład Google właśnie użył konferencji we/wy, aby uruchomić STITCH, narzędzie AI do projektowania interfejsu użytkownika i ogłosić publiczną wersję beta Julesa, autonomicznego agenta kodowania napędzanego modelem Gemini 2.5 Pro. Openai nadal ulepsza swojego agenta Codex, teraz zintegrowane z Chatgpt, który zasila Github Copilot Microsoft, który niedawno zaktualizował się do modelu GPT-4.1 Openai, ponieważ jego domyślne modele AI. ma również wyspecjalizowane startupy, które Lifeceering. Innymi znaczącymi uczestnikami są Zencoder z agentami Zen i kursorem Anysphere. Przemysł wyraźnie poprawi się w kierunku bardziej autonomicznej, agencyjnej sztucznej inteligencji. Oficjalny blog Google stwierdził o bieżącej ewolucji w przestrzeni kodowania AI: „Jesteśmy w punkcie zwrotnym: Rozwój agencji przenosi się z prototypu na produkt i szybko staje się centralny w zakresie budowania oprogramowania.” href=”https://survey.stackoverflow.co/2024/ai”target=”_ puste”> ankieta przepełnienia stosu Możliwości agencyjne i dostęp do programistów
Prowadzenie konkurencyjnej areny kodowania sztucznej inteligencji
szersze implikacje i przyszłe perspektywy
Dostawcy AI odzwierciedlają tę ostrożność; Openai, na przykład, konsekwentnie przypominają , że „nadal pozostają niezbędne dla użytkowników do ręcznego przeglądu i sprawdzania całego kodu generowanego przez agenta i wykonania. fundamentalny rozwój umiejętności nowych inżynierów. Ponieważ Mistral AI nadal rozwija Devstral, obecnie w „Podglądu badań” i nadchodzącym większym modelu kodowania, wzajemne oddziaływanie między możliwościami AI, przepływami pracy programistów i potrzeba nadzoru ludzkiego będzie miała kluczowe znaczenie dla kształtowania przyszłości tworzenia oprogramowania.