新智元报道
编辑：乔杨 好困
【新智元导读】 就在刚刚，法国AI初创公司Mistral发布了自家首款代码生成模型Codestral。不仅支持32K长上下文窗口以及80多种编程语言，而且还用22B的参数量取得了与70B的Llama 3相近的性能。目前，已经开放API与IDE插件供用户使用。
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。
有开发者分析，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」。
参考资料：
https://mistral.ai/news/codestral/
