Mistral a récemment publié une mise à jour majeure de son modèle de génération de code open source Codestrac -codeStral25.01. Cette version est optimisée dans l'architecture, qui a été augmentée pour doubler la génération précédente, et a bien fonctionné dans divers tests de référence, en particulier dans le test de codage Python. CodeStral25.01 prend en charge plusieurs fonctions telles que la correction du code, la génération de tests et le remplissage du code. Mistral propose plusieurs façons d'accéder à CodeStral25.01, y compris la plug-in, Mistral Platform, Google Vertex AI et Azure AI Foundry Aperçu.
Selon le blog de Mistral, l'architecture de Codestrac25.01 est optimisée, promettant de devenir des "leaders absolus" dans des modèles similaires, et sa vitesse de génération de code est le double de la version précédente. Cette nouvelle version maintient toujours les avantages du modèle d'origine, en se concentrant sur les opérations de faible latence et de fréquence élevée, la correction de code de support, la génération de tests et le remplissage de code. Mistral a déclaré que cela est particulièrement important pour les entreprises et les résidences modèles avec une grande quantité de données.
Dans divers tests de référence, CodeStral25.01 a bien fonctionné dans le test de codage Python et a marqué 86,6% des scores élevés dans le test Humaneval, dépassant la version précédente de Codestral, Codelama70b Instruct et Deepseek Coder33b Instruct.
Les développeurs peuvent utiliser CodeStral25.01 via les partenaires IDE Plug -in de Mistral. De plus, les utilisateurs peuvent également accéder à l'API du modèle via la plate-forme de Mistral et Google Vertex AI.
Depuis son premier codestral en mai 2023, Mistral a continuellement promu la mise à niveau et l'innovation de ses produits. Le modèle CodeStral-Mamba précédemment lancé est basé sur l'architecture Mamba, qui peut générer une chaîne de code plus longue et traiter plus d'entrées. Il convient de noter que dans quelques heures après l'annonce de CodeStral25.01 dans Mistral, il a rapidement grimpé sur la liste de Colot Arena, montrant le fort intérêt pour le marché de ce nouveau modèle.
Écrire du code comme l'une des premières fonctions du modèle de base, bien qu'elle ait également été appliquée dans le Claude des modèles universels tels que OpenAI et le modèle général anthropique. Récemment, Alibaba, Deepseek Coder et Microsoft ont également publié de nouveaux modèles de programmation, et la concurrence est devenue de plus en plus féroce.
Parmi les nombreux développeurs, il y a encore une controverse sur le modèle de choix d'un modèle général. Certains développeurs sont plus enclins à utiliser des modèles universels comme Claude, et la demande de tâches de programmation a favorisé l'émergence continue de modèles spéciaux. Étant donné que CodeStral est formé spécifiquement pour le codage des données, les performances des tâches de programmation sont naturellement meilleures.
Blog officiel: https://mistral.ai/news/codestral-2501/
Points:
Mistral a lancé CodeStral25.01, qui a augmenté pour deux fois le nombre de vitesses de génération de code à la version précédente.
Ce modèle fonctionne bien dans le test de codage Python et obtient 86,6% du score de test Humaneval.
CodeStral25.01 a rapidement atteint le sommet de Copilot Arena, qui a reçu une attention généralisée de la part des développeurs.
La publication de CodeStral25.01 marque l'intensification supplémentaire de la concurrence dans le domaine du modèle de génération de code. À l'avenir, la façon dont Mistral améliorera encore le codestral vaut la peine d'être attendu.