Model Mistral AI do generowania kodu (22B): uzupełnianie kodu i fill-in-the-middle, 80+ języków programowania, kontekst 32K, otwarte wagi (licencja MNPL).
Okno kontekstowe
32K
tokenów
Parametry
22B
parametrów
Data premiery
29 maja 2024
Dostęp:DownloadAPIHostedWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud
Przegląd
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)
