Mistral开源首个22B代码模型破记录，支持80+编程语言

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法国AI公司Mistral发布代码生成模型Codestral，支持32K长上下文窗口和80种编程语言，性能与70B的Llama3相近。已开放API与IDE插件，提供快速代码生成和交互功能，并在多个基准测试中取得好成绩。但仍有改进空间，如Python版本兼容性问题。

摘要由作者通过智能技术生成

有用

编辑：乔杨好困

真正Open的AI公司Mistral又低调上新了。

这次，他们发布了首款代码生成模型Codestral，支持80多种编程语言以及32K长上下文窗口。

不仅在基准测试上取得了惊艳的表现，而且代码生成的速度也让试用的网友非常满意。

目前，Codestral提供了多种API，而且模型权重也公开在HuggingFace上。

项目地址：https://huggingface.co/mistralai/Codestral-22B-v0.1/tree/main

代码生成新SOTA

Codestral的训练数据包含80多种编程语言，包括最流行的Python、Java、C、C++和Bash，以及HTML、JavaScript等前端语言，在Swift和Fortran上也有良好表现。

模型可以完成的任务包括编写特定功能的函数、编写测试，以及代码填充。

此外，由于Codestral同时精通英语，也可以与开发人员进行交互，有助于提高工程师的编码水平并减少错误和漏洞。

可以通过Le Chat对话界面免费使用模型的交互功能。

在线地址：https://chat.mistral.ai/chat

作为一个参数量只有22B的模型，Codestral实现了32K的长上下文窗口，是Llama 3 70B的四倍。

Codestral使用了Llama架构，但在7种语言的HumanEval均分超过了CodeLlama，可以和Llama 3打个平手。

RepoBench是一个用于评估存储库级代码补全任务的新基准，考验模型的跨文件检索和理解长上下文能力。在RepoBench上，Codestral使用Python语言达到了SOTA成绩。

此外，在其他语言的评估中，包括C++、bash、Java、PHP、Typescript和C#，Codestral也取得了不错的成绩。

FIM基准可以评估模型在中间填充任务上的性能，但CodeLlama和Llama不直接支持这个功能。

在FIM任务中，Codestral用更少的参数量，在Pyhon、JavaScript和Java三种语言上的分数全面超过DeepSeek Coder 33B。

目前，Mistral开放了两个API供开发者调用Codestral，分别是codestral.mistral.ai和api.mistral.ai，前者有8周的免费测试期，后者按token收费。

此外，还可以通过Continue.dev或者Tabnine插件在VSCode或JetBrains的IDE中使用Codestral的功能。

开发者们已经用上了

基准测试毕竟只是参考，代码工具好不好用，只有试过才知道。

有网友感叹「80种语言太疯狂了」「终于有人想起来Swift了」。

而且实测中可以看到，Codestral的代码生成速度非常快，而且响应延迟也很短。

有人给了GPT-4o和Codestral相同的任务，让它们用Go语言实现基本的发布/订阅系统。

虽然两个模型的响应延迟都很短，但Codestral写完的时候，GPT-4o刚写到一半，生成速度高下立现。

虽然Codestral不是最大、最好的代码模型，但自己还是会从Claude Opus爬墙，改用Codestral。

因为模型确实包含了更多前沿知识，可以帮助编写最新的AI代码，但ChatGPT和Opus都做不到。

但也有Python工程师吐槽：「没有一个LLM明白，在Python 3.9之后的版本中，就不再需要使用from typing import List了。」

「GPT-4、GPT-4o、Claude Opus、Gemini和Codestral都无法理解这一点。即使明确说明，它们仍然无法理解。」

看来人类程序员剩下的为数不多的优势还有「知错就改」。

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