Robocikowo>ROBOCIKOWO
Codestral

Codestral

Codestral 22B (Codestral-22B-v0.1) · Rodzina: Mistral
Model Mistral AI do generowania kodu (22B): uzupełnianie kodu i fill-in-the-middle, 80+ języków programowania, kontekst 32K, otwarte wagi (licencja MNPL).
✓ Aktywny✓ Publiczny dostęp⚖ Open weightsLLM📁 Mistral
Okno kontekstowe
32K
tokenów
Parametry
22B
parametrów
Data premiery
29 maja 2024
Dostęp:DownloadAPIHostedWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud

Przegląd

Codestral to model językowy Mistral AI wyspecjalizowany w generowaniu kodu, udostępniony 29 maja 2024 r. Ma 22 miliardy parametrów i został zaprojektowany do zadań programistycznych, w tym uzupełniania kodu oraz techniki fill-in-the-middle (FIM), która uzupełnia brakujący fragment na podstawie kontekstu przed i po miejscu wstawienia.

Model został wytrenowany na ponad 80 językach programowania — od popularnych (Python, Java, C, C++, JavaScript, Bash) po bardziej niszowe (Swift, Fortran). Obsługuje okno kontekstowe 32K tokenów, co sprzyja pracy na poziomie całych repozytoriów (m.in. długozasięgowe uzupełnianie kodu).

Codestral jest modelem z otwartymi wagami, udostępnionym na licencji Mistral AI Non-Production License (MNPL) — do badań i testów, z osobną licencją komercyjną dostępną na życzenie. Wagi można pobrać z Hugging Face, a model uruchomić lokalnie (np. przez vLLM) lub użyć przez dedykowany endpoint codestral.mistral.ai oraz API Mistral (la Plateforme).

Model integruje się z narzędziami programistycznymi: wtyczkami IDE (Continue.dev, Tabnine dla VS Code i JetBrains) oraz frameworkami aplikacyjnymi (LlamaIndex, LangChain). Codestral pozycjonowany jest jako model do wydajnego wspomagania programistów w codziennej pracy z kodem.

Klasyfikacja
LLM
Rodzina: Mistral
Dostęp i wdrożenie
PobieranieAPIHostowane
LokalnieChmura
Wagi: Open weights
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 32K
🧩 Parametry: 22B
✓ Fine-tuning
📥 Wejście: tekst

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe
32K
tokenów
Parametry
22B
parametrów
Licencja
Mistral AI Non-Production License (MNPL)
Wymagania sprzętowe
Model z otwartymi wagami (licencja MNPL) do pobrania z Hugging Face; do lokalnej inferencji (np. vLLM) wymaga GPU o dużej pamięci VRAM dla 22 mld parametrów. Dostępny także przez endpoint codestral.mistral.ai oraz API Mistral (la Plateforme).
Funkcje:Fine-tuning
Modalności
⬇ Wejście (Input)
text
⬆ Wyjście (Output)
textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Uzupełnianie kodu
Zdolność modelu do przewidywania i uzupełniania kodu w trakcie pisania — od pojedynczych linii po całe bloki i funkcje.
Kategoria: coding
Uzupełnianie w środku (fill-in-the-middle)
Zdolność modelu do generowania brakującego fragmentu kodu na podstawie kontekstu zarówno przed, jak i po miejscu wstawienia (fill-in-the-middle).
Kategoria: coding
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
Kategoria: language
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Przestrzeganie instrukcji
Precyzyjne wypełnianie wskazówek zawartych w prompcie: format odpowiedzi, długość, styl, ograniczenia (np. 'odpowiedz w sześciu słowach'). GPT-5.1 znacząco poprawił tę zdolność względem GPT-5.
Kategoria: language
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning

Architektura techniczna

Rdzeń architektury (Core Architecture)
Techniki trenowania (Training Techniques)