Mistral AI携手All Hands AI发布了Devstral，一款专为编程智能体设计的开源模型。该模型在软件工程任务上超越了DeepSeek和Qwen3 235B等模型，且仅需24B参数，可在单卡RTX4090或32G内存的Mac上运行。Devstral专注于解决真实世界的软件工程问题，通过GitHub Issue训练，擅长代码上下文理解、组件关系识别和错误检测。与之前的Codestral相比，Devstral在开源许可上更为开放。Devstral可与All Hands AI的OpenHands或SWE-Agent等智能体框架配合使用，展现出强大的编程能力。

💻 Devstral是一款由Mistral AI和All Hands AI合作开发的开源编程模型，专为编程智能体设计，旨在解决现实世界中的软件工程难题。

🚀 Devstral在SWE-Bench Verified基准测试中表现出色，超越了DeepSeek和Qwen3 235B等模型，且仅需24B参数，可在单卡RTX4090甚至32G内存的Mac上运行。

💡 Devstral通过GitHub Issue训练，专注于代码上下文理解、组件关系识别和复杂函数错误检测，能够更好地处理大型代码库。

🛠️ Devstral与All Hands AI的OpenHands或SWE-Agent等智能体框架配合使用，OpenHands智能体框架可以执行人类程序员能做的任何操作，包括修改代码、运行命令、浏览网页、调用API，甚至可以从StackOverflow复制代码片段。

🔓 Devstral采用Apache2.0开源许可，相比Codestral更为开放，目前处于研究预览版状态，团队计划在未来几周内发布更强大的代理编码模型。

Mistral沉默好久，果然在憋大招。

刚刚发布最新开源编程模型Devstral，在软件工程任务上一举超过DeepSeek全家桶和Qwen3 235B。

并且参数只有24B，可以在单卡RTX4090甚至32G内存的Mac上运行。

Devstral专为编程智能体推出，解决传统大模型只擅长碎片化的编程任务，难以解决现实世界软件工程的问题。

它针对真实的GitHub Issue训练，重点在大型代码库中代码的上下文理解、识别不同组件间的关系，以及识别复杂函数中的细微错误。

在包含500个真实GitHub Issue问题的SWE-Bench Verified基准测试中，Devstral不仅成为开源SOTA，还优于许多同等参数规模的闭源模型。

Devstral由Mistral AI和All Hands AI合作开发，使用Apache2.0开源许可。与上一款代码模型Codestral明确禁止“员工在公司业务活动中进行任何内部使用”相比也更开放了。

这次发布没有配套论文，也没有更多详细的技术介绍，那么效果具体如何，只能看实际测试了。

最新开源代码模型实际表现

合作开发方All Hands AI联创分享了Devestral给他带来的“惊喜时刻”：

当被要求写一个待办事项列表APP时，AI没有直接开始写，而是询问用户想要使用哪些技术栈。

还有开发者手动为Devstral添加了视觉支持，并要求它复刻Claude网页版的界面UI。

虽然结果并不是很出彩，但算是完成了任务。

据这位开发者分析，Devtral是Mistral-Small的微调，不清楚官方为什么把视觉编码器拿掉了，直接加回去就能使用了。

与All Hands AI合作开发

合作方All Hands AI的口号是“少写代码，多做事“，他们没有开发自己的基础膜，而是专注于构建智能体框架。

Devstral可与All Hands AI的OpenHands或SWE-Agent等智能体框架配合使用。

OpenHands智能体框架可以执行人类程序员能做的任何操作，包括修改代码、运行命令、浏览网页、调用API，甚至可以从StackOverflow复制代码片段。

Devestral目前属于研究预览版状态，团队表示正在努力努力构建一个更强大的代理编码模型，预计将在未来几周内发布。

自去年4月推出以来，OpenHands在GitHub上已经积攒了5万+标星。

Devstral下载

https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2505

参考链接

[1]https://mistral.ai/news/devstral

[2]https://x.com/ngxson/status/1925202510312067494

本文来自微信公众号“量子位”，作者：梦晨，36氪经授权发布。