Společnost Mistral AI představila velký jazykový model Devstral, optimalizovaný pro řešení problémů, které se objevují během vývoje softwaru. Na rozdíl od tradičních AI modelů, Mistral AI přesahuje rámec psaní jednotlivých funkcí a doplňování kódu, a nabízí možnosti, které umožňují analyzovat a kontextualizovat (stanovit účel a logiku fungování) rozsáhlé kódové základny, určit vztahy mezi komponenty a detekovat těžko odhalitelné chyby v komplikovaných funkcích.
Model pokrývá 23,6 miliard parametrů, zohledňuje kontext o velikosti 128 tisíc tokenů a je vydán pod licenci Apache 2.0. Stažený archiv s Devstral zabírá 47 GB a je vhodný pro použití na lokálních systémech — pro spuštění modelu stačí jeden PC s grafikou NVIDIA GeForce RTX 4090 a 32 GB RAM. Model lze využít ve veřejných nástrojích SWE-agent a OpenHands pro automatizaci oprav chyb, analýzu kódu a provádění změn.
Systém může být použit k řešení konkrétních problémů (issue) na GitHubu a výrazně překonává jiné projekty v testovacím souboru SWE-Bench Verified, který ověřuje správnost řešení běžných problémů v kódu (nabízí 500 testů na základě skutečných chybových hlášení na GitHubu). V tomto testu model Devstral dosáhl 46,8 %, zatímco model Claude 3.5 Haiku získal 40,6 %, SWE-smith-LM 32B — 40,2 % a GPT-4.1-mini — 23,6 %. Kromě toho Devstral překonal takové velké modely jako Deepseek-V3-0324 671B (38,8 %) a Qwen3 232B-A22B (34,4 %), pokrývající stovky miliard parametrů.
Zdroj: opennet.ru
