AI Mistral, bazat pe Paris, a lansat Devstral, un nou model de inteligență artificială de 24 de miliarde de parametri, adaptat pentru sarcini de inginerie software. „Previzualizarea cercetării”, dezvoltată în colaborare cu Toate mâinile AI , este în special disponibilă în cadrul unei licențe open-source Apache 2.0, permițând o cerere comercială nerestricționată. Dezvoltare), în cazul în care AI poate gestiona provocări complexe de dezvoltare a software-ului din lume, dincolo de fragmente simple de cod. Pentru dezvoltatori și întreprinderi, introducerea lui Devstral semnalează un asistent AI potențial puternic și eficient din punct de vedere al costurilor, capabil să funcționeze pe hardware local, un diferențiator-cheie pe o piață de scule AI din ce în ce mai competitivă.
compania a detaliat lansarea pe Explicat Venturebeat. De asemenea, compania a confirmat că lucrează la un model de codificare agent agent mai mare prevăzut pentru lansare în săptămânile următoare.
Capabilități agentice și acces la dezvoltatori
Devstral își propune să se deplaseze dincolo de asistența de codificare de bază prin înțelegerea codului în cadrul proiectelor mari existente, identificarea relațiilor între diferite componente software și detectarea bug-urilor subtile în funcții complexe. AI are un rol mai activ în procesul de dezvoltare. Un purtător de cuvânt al tuturor mâinilor AI a declarat pentru VentureBeat că „consideră că Devstral îi va împuternici pe dezvoltatori să abordeze provocări de codificare mai complexe cu o eficiență mai mare”,
dezvoltatorii pot accesa Devstral prin API-ul lui Mistral, unde este listat ca „Devstral-Small-2505″. Prețul este stabilit la 0,1 dolari pe milion de jetoane de intrare și 0,3 dolari pe milion de jetoane de producție. Pentru cei care preferă implementarea locală, modelul este disponibil pentru descărcare de pe mai multe platforme, inclusiv Hugging Face , ollama , și Kaggle . AI care nu cere infrastructură masivă.
Navigând pe arena competitivă de codificare AI
Devstral ajunge pe o piață în evoluție rapidă și extrem de competitivă pentru instrumentele de dezvoltator alimentate AI. Google, de exemplu, tocmai a folosit conferința I/O pentru a lansa Stitch, un instrument AI pentru proiectarea UI și pentru a anunța beta publică a lui Jules, agentul său de codificare autonom, condus de modelul Gemini 2.5 Pro. OpenAI continuă, de asemenea, să-și îmbunătățească agentul de codex, acum integrat în ChatGPT, care alimentează Github Copilot de Microsoft care a actualizat recent la modelul GPT-4.1 al lui OpenAI ca implicit.
domeniul include, de asemenea, startup-uri specializate, precum Windsurf, care, în ciuda unei achiziții în curs de achiziție de către Openai, debutat recent propriul său SWE-1 AI care s-a înregistrat în funcție de o parte din OpenAI, a debutat recent propriile sale modele SWE-1 AI care s-a înregistrat în funcție de o parte din OpenAI. Alți participanți notabili sunt Zencoder cu agenții Zen și cursorul AnySphere. Industria este în mod clar în tendință către AI mai autonomă, agent. Blogul oficial al Google a declarat despre evoluția actuală în spațiul de codificare AI, „Suntem într-un moment de cotitură: dezvoltarea agentică trece de la prototip la produs și devenind rapid central în modul în care software-ul este construit. href=”https://survey.stackoverflow.co/2024/ai”target=”_ blank”> Studiu de preluare a stivuirii indicând 76% dintre dezvoltatorii utilizați sau planificați să utilizeze instrumente AI anul trecut, rămân provocări. Modelele AI, în general, încă se luptă cu producerea de un software constant de înaltă calitate și pot introduce uneori vulnerabilități sau erori de securitate.
Furnizorii de AI ecou în mod sigur; OpenAI, de exemplu, în mod constant reamintește Utilizatori că „rămâne esențial pentru utilizatori să revizuiască și să valideze manual toate codul generat de agent înainte de integrare și execuție. Dezvoltarea fundamentală a abilităților de noi ingineri. Pe măsură ce Mistral AI continuă să dezvolte Devstral, în prezent în „Previzualizarea cercetării” și modelul său de codificare mai mare, interacțiunea dintre capacitățile AI, fluxurile de lucru pentru dezvoltatori și nevoia de supraveghere umană va fi esențială în conturarea viitorului creării de software.