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昨天，Mistral 发布了 Codestral，这是一种专门帮助程序员编写代码的 AI 模型，Codestral 精通 80 多种编程措辞，包括 Swift、Bash、Python、Java、C++ 和 JavaScript 等，有220亿参数和32K 高下文窗口。
Mistral 是一家估值 60 亿美元的法国 AI 公司，其有名的旗舰模型是Mistral Large。这次发布的 Codestral 虽然流传宣传是开放模型，但并不该用我们熟知的Apache 2.0或MIT 等开源容许，而是其公司自己的Mistral AI 非生产容许证。意味着 Codestral 除了开拓例外，禁止用于任何商业利用，并特殊解释禁止“在公司业务活动中，员工进行任何内部利用”。
评估表现
跟目前几种专业代码编程模型比较，Codestral 以最小的参数实现了更大的高下文、更高的性能和速率。对已经试用过的程序员来说，快是第一印象。
以最常用的Python编程，利用四个基准测试：HumanEval pass@1、MBPP sanitised pass@1 来评估 Codestral 的 Python 代码天生能力、CruxEval 来评估 Python 输出预测，以及 RepoBench EM 来评估 Codestral 的远程存储库级代码完成。这四项评估得分上除了MBPP上略低于海内公司幻方量化发布的开源代码模型 DeepSeek Coder 33B 外，其他分数都领先。以 Spider 基准评估 SQL 方面的表现上，评分略低于开源的 Llama 3 70B 通用模型。
在六种不同的编程措辞（C++、bash、Java、PHP、Typescript 和 C#）中评估 Codestral 在多个 HumanEval pass@1 中的表现上，4项得最高分，评价分上领先。
以 FIM 基准，在利用 Python、JavaScript 和 Java 中的填空性能上 Codestral 的领先。
怎么利用
可以在抱抱脸上直接下载：
huggingface.co/mistralai/Codestral-22B-v0.1
在官方的免费Chat页面利用：
chat.mistral.ai/chat
API利用上，codestral.mistral.ai 有 8 周的免费测试期。在 api.mistral.ai上按token计费利用。
运用程序框架中利用。Codestral 已集成到 LlamaIndex 和 LangChain 中。
利用 Tabnine VSCode 插件与 Codestral 谈天
VSCode/JetBrains 集成。Continue.dev 和Tabnine使开拓职员能够在VSCode和 JetBrains 环境中利用 Codestral，现在能够利用 Codestral 谈天和天生代码。
利用 Continue.dev VSCode 插件与 Codestral 进行代码天生、交互式对话
只管 Codestral 在性能改进方面也只是渐进式的，并没有多大打破性的改进，但至少在专业编程模型上多了一个选择。