Mistral представила свой ответ GitHub Copilot: полноценную экосистему для разработки в энтерпрайзе
habr.comВ основе технологического стека — семейство моделей Codestral с обновленной моделью Codestral 25.08.Эта версия показала измеримые улучшения, подтвержденные на реальных кодовых базах: на 30% увеличилось количество принятых автодополнений, на 10% вырос объем сохраняемого после подсказки кода, а число генераций, когда модель производит слишком длинный и некорректный код, сократилось на 50%.В режиме чата модель также стала лучше: ее способность следовать инструкциям выросла на 5% по метрике IF Eval v8, а общие возможности в программировании улучшились в среднем на 5% по тесту MultiplE.За это отвечает Codestral Embed, модель для создания векторных представлений, специально спроектированная для кода, а не для обычного текста.
По заявлениям Mistral, она превосходит эмбеддинг-решения от OpenAI и Cohere в реальных задачах по извлечению кода.Ключевое преимущество — возможность настройки размерности эмбеддингов (до 256 измерений с квантованием до INT8), что позволяет балансировать между качеством поиска и хранением данных, сохраняя высокую производительность.Они реализованы через Devstral — агентскую систему на базе фреймворка OpenHands.
