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Mistral開源首個22B代碼模型破記錄，支持80+編程語言

好鄰居 2025-01-11 22:18:26 194

https://hf-mirror.com/mistralai

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法國AI公司Mistral發布代碼生成模型Codestral，支持32K長上下文窗口和80種編程語言，性能與70B的Llama3相近。已開放API與IDE插件，提供快速代碼生成和交互功能，并在多個基準測試中取得好成績。但仍有改進空間，如Python版本兼容性問題。

摘要由作者通過智能技術生成

有用

編輯：喬楊好困

【新智元導讀】就在剛剛，法國AI初創公司Mistral發布了自家首款代碼生成模型Codestral。不僅支持32K長上下文窗口以及80多種編程語言，而且還用22B的參數量取得了與70B的Llama 3相近的性能。目前，已經開放API與IDE插件供用戶使用。

真正Open的AI公司Mistral又低調上新了。

這次，他們發布了首款代碼生成模型Codestral，支持80多種編程語言以及32K長上下文窗口。

不僅在基準測試上取得了驚艷的表現，而且代碼生成的速度也讓試用的網友非常滿意。

目前，Codestral提供了多種API，而且模型權重也公開在HuggingFace上。

項目地址：https://huggingface.co/mistralai/Codestral-22B-v0.1/tree/main

代碼生成新SOTA

Codestral的訓練數據包含80多種編程語言，包括最流行的Python、Java、C、C++和Bash，以及HTML、JavaScript等前端語言，在Swift和Fortran上也有良好表現。

模型可以完成的任務包括編寫特定功能的函數、編寫測試，以及代碼填充。

此外，由于Codestral同時精通英語，也可以與開發人員進行交互，有助于提高工程師的編碼水平并減少錯誤和漏洞。

可以通過Le Chat對話界面免費使用模型的交互功能。

在線地址：https://chat.mistral.ai/chat

作為一個參數量只有22B的模型，Codestral實現了32K的長上下文窗口，是Llama 3 70B的四倍。

Codestral使用了Llama架構，但在7種語言的HumanEval均分超過了CodeLlama，可以和Llama 3打個平手。

RepoBench是一個用于評估存儲庫級代碼補全任務的新基準，考驗模型的跨文件檢索和理解長上下文能力。在RepoBench上，Codestral使用Python語言達到了SOTA成績。

此外，在其他語言的評估中，包括C++、bash、Java、PHP、Typescript和C#，Codestral也取得了不錯的成績。

FIM基準可以評估模型在中間填充任務上的性能，但CodeLlama和Llama不直接支持這個功能。

在FIM任務中，Codestral用更少的參數量，在Pyhon、JavaScript和Java三種語言上的分數全面超過DeepSeek Coder 33B。

目前，Mistral開放了兩個API供開發者調用Codestral，分別是codestral.mistral.ai和api.mistral.ai，前者有8周的免費測試期，后者按token收費。

此外，還可以通過Continue.dev或者Tabnine插件在VSCode或JetBrains的IDE中使用Codestral的功能。

開發者們已經用上了

基準測試畢竟只是參考，代碼工具好不好用，只有試過才知道。

有網友感嘆「80種語言太瘋狂了」「終于有人想起來Swift了」。

而且實測中可以看到，Codestral的代碼生成速度非?？?，而且響應延遲也很短。

有人給了GPT-4o和Codestral相同的任務，讓它們用Go語言實現基本的發布/訂閱系統。

雖然兩個模型的響應延遲都很短，但Codestral寫完的時候，GPT-4o剛寫到一半，生成速度高下立現。

雖然Codestral不是最大、最好的代碼模型，但自己還是會從Claude Opus爬墻，改用Codestral。

因為模型確實包含了更多前沿知識，可以幫助編寫最新的AI代碼，但ChatGPT和Opus都做不到。

但也有Python工程師吐槽：「沒有一個LLM明白，在Python 3.9之后的版本中，就不再需要使用from typing import List了?！?/span>

「GPT-4、GPT-4o、Claude Opus、Gemini和Codestral都無法理解這一點。即使明確說明，它們仍然無法理解?！?/span>

看來人類程序員剩下的為數不多的優勢還有「知錯就改」。

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