Spoločnosť Mistral AI predstavila veľký jazykový model Devstral, optimalizovaný na riešenie problémov, ktoré sa vyskytnú počas vývoja softvéru. Na rozdiel od bežných AI modelov, Mistral AI presahuje písanie jednotlivých funkcií a doplňovanie kódu a poskytuje možnosti, ktoré umožňujú analyzovať a kontextualizovať (určiť účel a logiku fungovania) veľké kódové základy, určovať vzťahy medzi komponentmi a odhaľovať ťažko identifikovateľné chyby v zamotaných funkciách.
Model pokrýva 23,6 miliardy parametrov, berie do úvahy kontext v 128 tisíc tokenoch a je zverejnený pod licenciou Apache 2.0. Archív s Devstral má veľkosť 47 GB a je vhodný na použitie v lokálnych systémoch — na vykonávanie modelu stačí jeden počítač s grafickou kartou NVIDIA GeForce RTX 4090 a 32 GB RAM. Model sa dá využiť v otvorených nástrojoch SWE-agent a OpenHands na automatizáciu opravy chýb, analýzu kódu a zapracovanie zmien.
Systém môže byť aplikovaný na riešenie konkrétnych problémov (issue) na GitHub a výrazne prekonáva iné projekty v testovacej sade SWE-Bench Verified, ktorá kontroluje správnosť riešenia bežných problémov v kóde (ponúkame 500 testov na základe skutočných chybových hlásení na GitHub). V tomto teste model Devstral dosiahol 46,8 %, zatiaľ čo model Claude 3.5 Haiku získal 40,6 %, SWE-smith-LM 32B — 40,2 % a GPT-4.1-mini — 23,6 %. Medzi iným Devstral prekonal aj také veľké modely ako Deepseek-V3-0324 671B (38,8 %) a Qwen3 232B-A22B (34,4 %), ktoré pokrývajú stovky miliárd parametrov.
Zdroj: opennet.ru
