Mistral AI ettevõte tutvustas suurt keelemudelit Devstral, mis on optimeeritud tarkvaraarenduse probleemide lahendamiseks. Erinevalt tüüpilistest AI mudelitest ületab Mistral AI üksikute funktsioonide kirjutamise ja koodi täiustamise ning pakub võimalusi, mis võimaldavad analüüsida ja kontekstitada (määra määratlust ja tööloogikat) suuri koodibaase, määrata komponentide vahelisi seoseid ja tuvastada keerulistes funktsioonides peituvaid vigu.
Mudel hõlmab 23,6 miljardit parameetrit, arvestab konteksti 128 000 tokeni ulatuses ja on avaldatud Apache 2.0 litsentsi all. Laetav arhiiv Devstrali kohta võtab 47 GB ja on sobiv kasutamiseks kohalikel süsteemidel — mudeli käitamiseks piisab ühest PC-st, millel on NVIDIA GeForce RTX 4090 graafikakaart ja 32 GB RAM. Mudelit saab kasutada avatud tööriistades SWE-agent ja OpenHands veaparanduse automatiseerimiseks, koodi analüüsiks ja muudatuste tegemiseks.
Süsteem sobib konkreetsete probleemide (issue) lahendamiseks GitHubis ja ületab oluliselt teisi projekte testimiskogumis SWE-Bench Verified, mis kontrollib koodis tavaliste probleemide lahendamise korrektsust (pakutakse 500 testi, mis põhinevad reaalsetel veateadetel GitHubis). Antud testis sai Devstral mudel 46,8%, samas kui Claude 3.5 Haiku mudel sai 40,6%, SWE-smith-LM 32B — 40,2% ja GPT-4.1-mini — 23,6%. Lisaks edestas Devstral selliseid suuri mudeleid nagu Deepseek-V3-0324 671B (38,8%) ja Qwen3 232B-A22B (34,4%), mis katab sadu miljardeid parameetreid.
Allikas: opennet.ru
