Mistral AI veröffentlicht Codestral 25.01 Modelle: größere, schnellere und stärkere programmierspezifische Modelle

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Code mit der Geschwindigkeit der Tabulatortaste. Heute im Weiter.dev und wird bald auch für andere führende KI-Code-Assistenten verfügbar sein.

Von allen Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz im vergangenen Jahr war die Codegenerierung wohl die wichtigste. Ähnlich wie Fließbänder die Fertigung vereinfachten und Taschenrechner die Mathematik veränderten, stellen Codierungsmodelle eine bedeutende Veränderung in der Softwareentwicklung dar.

Mistral AI hat mit der Einführung von Codestral, einem hochmodernen (SOTA) Codierungsmodell, das Anfang des Jahres auf den Markt kam, eine Vorreiterrolle übernommen. Codestral ist leichtgewichtig, schnell und beherrscht mehr als 80 Programmiersprachen. Es ist für Anwendungsfälle mit niedriger Latenz und hoher Frequenz optimiert und unterstützt Aufgaben wie Fill-in-the-Middle (FIM), Codekorrektur und Testerstellung. codestral Codestral wird von Tausenden von Entwicklern als leistungsfähiger Programmierassistent eingesetzt und steigert die Produktivität oft um ein Vielfaches. Heute wird Codestral einem großen Upgrade unterzogen.

Codestral 25.01 Mit einer effizienteren Architektur und einem verbesserten Tokeniser als in der ursprünglichen Version wird der Code etwa 2x schneller generiert und fertiggestellt. Das Modell ist jetzt der klare Marktführer beim Schreiben von Code in seiner Gewichtsklasse und ist SOTA in allen FIM-Anwendungsfällen.

Benchmarking

Wir haben das neue Codestral mit dem führenden Codierungsmodell mit Parametern unter 100B verglichen, das allgemein als das beste für die FIM-Aufgabe angesehen wird.

skizziert.

		Python	SQL		Mehrsprachige Durchschnittswerte
Modellierung	Länge des Kontexts	HumanEval	MBPP	CruxEval	LiveCodeBench
Codestral-2501	256k	86.6%	80.2%	55.5%	37.9%
Codestral-2405 22B	32k	81.1%	78.2%	51.3%	31.5%
Codellama 70B instruieren	4k	67.1%	70.8%	47.3%	20.0%
DeepSeek Coder 33B instruieren	16k	77.4%	80.2%	49.5%	27.0%
DeepSeek Coder V2 lite	128k	83.5%	83.2%	49.7%	28.1%

Nach Sprache

Modellierung	HumanEval Python	HumanEval C++	HumanEval Java	HumanEval Javascript	HumanEval Bash	HumanEval Typenskript	HumanEval C#	HumanEval (Durchschnitt)
Codestral-2501	86.6%	78.9%	72.8%	82.6%	43.0%	82.4%	53.2%	71.4%
Codestral-2405 22B	81.1%	68.9%	78.5%	71.4%	40.5%	74.8%	43.7%	65.6%
Codellama 70B instruieren	67.1%	56.5%	60.8%	62.7%	32.3%	61.0%	46.8%	55.3%
DeepSeek Coder 33B instruieren	77.4%	65.8%	73.4%	73.3%	39.2%	77.4%	49.4%	65.1%
DeepSeek Coder V2 lite	83.5%	68.3%	65.2%	80.8%	34.2%	82.4%	46.8%	65.9%

FIM (einzeilige exakte Übereinstimmung)

Modellierung	HumanEvalFIM Python	HumanEvalFIM Java	HumanEvalFIM JS	HumanEvalFIM (Durchschnitt)
Codestral-2501	80.2%	89.6%	87.96%	85.89%
Codestral-2405 22B	77.0%	83.2%	86.08%	82.07%
OpenAI FIM API*	80.0%	84.8%	86.5%	83.7%
DeepSeek Chat API	78.8%	89.2%	85.78%	84.63%
DeepSeek Coder V2 lite	78.7%	87.8%	85.90%	84.13%
DeepSeek Coder 33B instruieren	80.1%	89.0%	86.80%	85.3%

FIM-Pass@1.

Modellierung	HumanEvalFIM Python	HumanEvalFIM Java	HumanEvalFIM JS	HumanEvalFIM (Durchschnitt)
Codestral-2501	92.5%	97.1%	96.1%	95.3%
Codestral-2405 22B	90.2%	90.1%	95.0%	91.8%
OpenAI FIM API*	91.1%	91.8%	95.2%	92.7%
DeepSeek Chat API	91.7%	96.1%	95.3%	94.4%

GPT 3.5 Turbo ist die neueste FIM-API von OpenAI.

Ab heute verfügbar

Codestral 25.01 wird über unsere IDE- und IDE-Plugin-Partner weltweit an Entwickler ausgeliefert. Sie können den Unterschied in der Reaktionsqualität und Geschwindigkeit der Code-Vervollständigung spüren, indem Sie Codestral 25.01 in Ihrem jeweiligen Modellselektor auswählen.

Für Unternehmensanwendungen, insbesondere solche, die eine Daten- und Modellresidenz erfordern, kann Codestral 25.01 lokal in Ihren Räumlichkeiten oder innerhalb einer VPC bereitgestellt werden.

Sehen Sie sich die Demo unten an, und fügen Sie die Weiter für eine kostenlose Testversion in VS Code oder JetBrains.

* :: Codestral 25.01 Chat-Demo

Ty Dunn, Mitbegründer von Continue, sagte: "Für KI-Code-Assistenten macht die Code-Vervollständigung den Großteil der Arbeit aus, was Modelle erfordert, die sich durch Fill-in-the-Middle (FIM) auszeichnen.Codestral 25.01 markiert einen bedeutenden Fortschritt in diesem Bereich. -- eine Schlüsselkomponente für eine genaue, effiziente Softwareentwicklung. Deshalb ist Codestral das Autocomplete-Modell, das wir Entwicklern empfehlen."

Um Ihre eigene Integration mit der Codestral-API zu erstellen, gehen Sie zu Die Plattform und mit codestral-aktuellDie API ist auch auf Vertex AI von Google Cloud verfügbar. Die API ist auch auf Vertex AI für Google Cloud verfügbar, in einer privaten Vorschau auf Azure AI Foundry und demnächst auf Amazon Bedrock. Codestral-Dokumentation.

Codestral 25.01 in LMsys Kopilot Der Song landete auf Platz 1 der Arena-Charts. Wir können es kaum erwarten, von Ihren Erfahrungen zu hören!

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