- Codestral är en generativ AI-modell för kodgenerering, tränad på 80+ programmeringsspråk inklusive Python, Java och C++.
- Modellen kan slutföra kodfunktioner, skriva tester och fylla i partiell kod, vilket minskar risken för fel.
- Codestral har en kontextfönster på 32k och överträffar andra modeller i RepoBench.
- Modellen utvärderades med flera benchmarks för språk som Python, SQL, C++, Java och PHP.
- Codestral är tillgänglig för nedladdning och testning underneath Mistral AI Non-Manufacturing License.
- En ny API-endpoint för Codestral är tillgänglig för utvecklare att använda i sina IDE:er.
- Codestral kan användas by way of La Plateforme och är integrerad med populära verktyg som LlamaIndex och LangChain.
- Flera utvecklare och företag har gett positiv suggestions om Codestrals prestanda och effektivitet.
Codestral är en ny generativ AI-modell från Mistral AI, designad för att hjälpa utvecklare med kodgenerering. Modellen stödjer över 80 programmeringsspråk och erbjuder funktioner som kodkomplettering och testskrivning. Med en stor kontextfönster på 32k överträffar den andra modeller i prestanda. Den är tillgänglig för nedladdning och testning, och kan integreras i olika utvecklingsmiljöer som VSCode och JetBrains.
Utöver detta finns Codestral omedelbart tillgängligt på det vanliga API-slutpunkten api.mistral.ai, där frågor debiteras per token. Denna slutpunkt och dess integrationer lämpar sig bättre för forskning, batchfrågor eller tredjepartsapplikationsutveckling som exponerar resultat direkt until användare utan att de behöver ta med egna API-nycklar. Utvecklare kan skapa ett konto på La Plateforme och börja bygga applikationer med Codestral genom att följa en information.
Codestral har integrerats med populära verktyg för utvecklarproduktivitet och AI-applikationsbyggande, såsom LlamaIndex och LangChain, samt VSCode och JetBrains miljöer genom Proceed.dev och Tabnine. Detta gör det möjligt för utvecklare att generera och interagera med kod med hjälp av Codestral direkt i dessa miljöer.
Codestral sätter en ny commonplace för prestanda och latens jämfört med tidigare modeller använda för kodning, tack vare sin storlek på 22B och en större kontextfönster på 32k. Detta gör att Codestral presterar bättre än andra modeller i RepoBench, en långdistansutvärdering för kodgenerering, och visar starka resultat i flera benchmarks för Python-kodgenerering, SQL-prestanda och ytterligare språk.
Codestral är en kraftfull lösning för kodgenerering och utvecklarassistans, med bred språkstöd och hög prestanda, vilket gör det until ett attraktivt val för både forskare och praktiserande utvecklare.
