24B模型编程超DeepSeek全家桶,32G内存苹果电脑就能跑,专门针对真实GitHub Issue训练

梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

Mistral沉默好久,果然在憋大招。

刚刚发布最新开源编程模型Devstral,在软件工程任务上一举超过DeepSeek全家桶和Qwen3 235B。

并且参数只有24B,可以在单卡RTX4090甚至32G内存的Mac上运行。

Devstral专为编程智能体推出,解决传统大模型只擅长碎片化的编程任务,难以解决现实世界软件工程的问题。

针对真实的GitHub Issue训练,重点在大型代码库中代码的上下文理解、识别不同组件间的关系,以及识别复杂函数中的细微错误。

在包含500个真实GitHub Issue问题的SWE-Bench Verified基准测试中,Devstral不仅成为开源SOTA,还优于许多同等参数规模的闭源模型。

Devstral由Mistral AI和All Hands AI合作开发,使用Apache2.0开源许可。与上一款代码模型Codestral明确禁止“员工在公司业务活动中进行任何内部使用”相比也更开放了。

这次发布没有配套论文,也没有更多详细的技术介绍,那么效果具体如何,只能看实际测试了。

最新开源代码模型实际表现

合作开发方All Hands AI联创分享了Devestral给他带来的“惊喜时刻”:

当被要求写一个待办事项列表APP时,AI没有直接开始写,而是询问用户想要使用哪些技术栈。

还有开发者手动为Devstral添加了视觉支持,并要求它复刻Claude网页版的界面UI。

虽然结果并不是很出彩,但算是完成了任务。

据这位开发者分析,Devtral是Mistral-Small的微调,不清楚官方为什么把视觉编码器拿掉了,直接加回去就能使用了。

与All Hands AI合作开发

合作方All Hands AI的口号是“少写代码,多做事“,他们没有开发自己的基础膜,而是专注于构建智能体框架。

Devstral可与All Hands AI的OpenHands或SWE-Agent等智能体框架配合使用。

OpenHands智能体框架可以执行人类程序员能做的任何操作,包括修改代码、运行命令、浏览网页、调用API,甚至可以从StackOverflow复制代码片段。

Devestral目前属于研究预览版状态,团队表示正在努力努力构建一个更强大的代理编码模型,预计将在未来几周内发布。

自去年4月推出以来,OpenHands在GitHub上已经积攒了5万+标星。

Devstral下载
https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2505

(文:量子位)

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