Das Unternehmen Mistral AI hat das große Sprachmodell Devstral vorgestellt, das für die Lösung von Problemen optimiert ist, die im Softwareentwicklungsprozess auftreten. Im Gegensatz zu typischen KI-Modellen geht Mistral AI über die Erstellung einzelner Funktionen und die Ergänzung von Code hinaus und bietet Möglichkeiten, große Codebasen zu analysieren und zu kontextualisieren (Zweck und Logik zu bestimmen), Verbindungen zwischen Komponenten zu erkennen und schwer zu identifizierende Fehler in komplexen Funktionen zu finden.
Das Modell umfasst 23,6 Milliarden Parameter, berücksichtigt einen Kontext von 128 Tausend Token und wird unter der Lizenz Apache 2.0 veröffentlicht. Das herunterladbare Archiv mit Devstral benötigt 47 GB und ist für die Verwendung auf lokalen Systemen geeignet — für die Ausführung des Modells reicht ein PC mit einer NVIDIA GeForce RTX 4090-Grafikarte und 32 GB RAM aus. Das Modell kann in den offenen Werkzeugen SWE-agent und OpenHands zur Automatisierung der Fehlerkorrektur, Codeanalyse und Durchführung von Änderungen verwendet werden.
Das System kann zur Lösung spezifischer Probleme (Issues) auf GitHub eingesetzt werden und übertrifft andere Projekte bemerkenswert im Testset SWE-Bench Verified, das die Korrektheit der Lösung typischer Probleme im Code überprüft (es werden 500 Tests auf der Grundlage realer Fehlermeldungen auf GitHub angeboten). In diesem Test erzielte das Modell Devstral 46,8%, während das Modell Claude 3.5 Haiku 40,6%, SWE-smith-LM 32B 40,2% und GPT-4.1-mini 23,6% erreichte. Unter anderem übertraf Devstral große Modelle wie Deepseek-V3-0324 671B (38,8%) und Qwen3 232B-A22B (34,4%), die Hunderte von Milliarden Parametern umfassen.
Quelle: opennet.ru
