Mistral AI与All Hands AI合作推出Devstral，一款开源大型语言模型，专为自动化复杂的软件工程工作流程而设计。Devstral擅长利用代码智能体框架，跨多个文件和整个代码库进行推理，解决了传统模型在处理复杂编程任务上的局限性。它在SWE-Bench Verified基准测试中表现出色，实现了开源模型中的领先性能。Devstral基于Mistral Small 3.1微调而来，拥有24B参数和128k令牌上下文窗口，可在消费级硬件上运行，并通过Apache 2.0许可证发布，降低了AI在软件开发中的应用门槛。

🤖Devstral作为新一代智能体语言模型，不仅能生成代码，还能根据特定任务执行上下文相关的操作，如跨文件迭代修改和代码库探索，最小化人工干预。

🏆Devstral在SWE-Bench Verified基准测试中取得了46.8%的性能得分，超越了此前所有开源模型，甚至优于参数量更大的模型，如Deepseek-V3-0324和Qwen3 232B-A22B，展现了其高效性。

🔑Devstral支持高达128,000个token的上下文，足以处理大型代码库或长时间对话。同时，它拥有240亿参数，可在消费级硬件上运行，并且采用Apache 2.0许可证，允许商业和非商业使用、修改和重新分发。

🤝Mistral AI邀请开发者社区提供反馈，以进一步优化Devstral模型及其在软件工具生态系统中的集成，推动Devstral的迭代，并为AI驱动的编程工作流带来更多可能性。

Mistral AI 与 All Hands AI 合作，推出了 Devstral，一款新的开源大型语言模型。它专门为自动化复杂的软件工程工作流程而设计。与侧重于孤立代码任务的模型不同，Devstral 擅长利用代码智能体框架，跨多个文件和整个代码库进行推理。它在 SWE-Bench Verified 基准测试中实现了开源模型中的领先性能。Devstral 由 Mistral Small 3.1 微调而来，是一个 24B 参数的基于文本的模型。它具有 128k 令牌上下文窗口，能够在消费级硬件上运行。Devstral 在 Apache 2.0 许可证下发布，可在多个平台上使用，并通过 Mistral 的 API 提供。此举旨在降低在软件开发中实际应用 AI 的门槛。

主要内容

1. Devstral 旨在解决跨完整代码库的复杂软件工程任务。

与用于简单代码完成的模型不同，Devstral 旨在通过智能体框架，跨多个文件和整个代码库进行推理，从而处理现实世界的问题。

2. Devstral 在 SWE-Bench 基准测试中实现了开源模型的领先性能。

SWE-Bench 上的得分证明了 Devstral 在解决真实项目问题方面的能力，以及相比现有开源模型甚至更大的模型，它的效率优势。

3. 该模型具有 24B 参数大小、长上下文和消费级硬件支持，使其易于访问。

这有助于开发人员和团队进行本地部署和实验，从而降低了使用高级代码理解 AI 的入门门槛。

Mistral AI 发布 Devstral：开源 AI 编程智能体，革新软件工程工作流

Mistral AI 宣布与 All Hands AI 合作推出全新开源大型语言模型 Devstral，旨在提升软件工程工作流的自动化水平，特别是在需要跨多个文件和组件进行推理的复杂编程环境中。与专注于代码补全或函数生成等单一任务的模型不同，Devstral 设计用于解决现实世界的编程问题，通过代码智能体框架操作整个代码仓库。

Devstral：面向智能体的语言模型

Devstral 属于新一代 智能体语言模型（agentic language models），不仅能生成代码，还能根据特定任务执行上下文相关的操作。其核心能力包括：

跨文件迭代修改：支持在多个文件中进行持续修改，理解项目结构和依赖关系。代码库探索：能够分析代码库，提出修复 bug 或添加新功能的建议。最小化人工干预：自动完成复杂任务，减少开发者手动操作的需求。

这些功能与现代软件工程的需求高度契合，强调对项目整体结构的理解，而不仅仅是编写语法正确的代码。

性能表现：SWE-Bench 基准测试领先

根据 Mistral 的内部评估，Devstral 在 SWE-Bench Verified 基准测试中取得了 46.8% 的性能得分。该基准包含 500 个经过人工筛选的 GitHub 问题，测试模型不仅生成有效代码，还要实际解决真实项目中的问题。Devstral 超越了此前所有开源模型，领先幅度超过 6 个百分点。

在相同的 OpenHands 框架下，Devstral 甚至优于参数量更大的模型，如拥有 6710 亿参数的 Deepseek-V3-0324 和 Qwen3 232B-A22B，展现了其高效性。

技术细节与可访问性

Devstral 是从 Mistral Small 3.1 基础模型微调而来的，移除了视觉编码器，成为一个完全基于文本的模型，专注于代码理解和生成。其关键特性包括：

长上下文窗口：支持高达 128,000 个 token 的上下文，足以处理大型代码库或长时间对话。轻量级设计：拥有 240 亿参数，相对轻量，可在消费级硬件（如 NVIDIA RTX 4090 或配备 32GB 内存的 Apple Silicon 设备）上运行。开源许可：采用 Apache 2.0 许可证，允许商业和非商业使用、修改和重新分发。

开发者可通过 Hugging Face、LM Studio、Ollama 和 Kaggle 下载 Devstral，或通过 Mistral 的 API（标识符：devstral-small-2505）访问。

社区反响

社区对 Devstral 的发布反响热烈，兼具兴奋与审慎的评价。产品开发者 Nayak Satya 评论道：

“Mistral 又一次令人振奋的进步。这家公司正在悄无声息地为 AI 领域贡献重要成果。欧洲在 AI 领域并不落后，Mistral 功不可没。同时，它能否集成到 VS Code 或其他现代 IDE 中？”

Reddit 的 r/LocalLLaMA 子版块用户 Coding9 分享了初步体验：

“它在 Cline 上完成了一个简单任务，我简直不敢相信。之前从未让其他本地模型成功运行。接下来我会尝试更复杂的任务！”

未来展望

尽管 Devstral 目前为研究预览版，但其发布标志着大型语言模型在软件工程实际应用中的重要一步。Mistral 表示，一个更大规模、功能更强的版本正在开发中，预计将带来更先进的性能。

Mistral 邀请开发者社区提供反馈，以进一步优化模型及其在软件工具生态系统中的集成。这不仅将推动 Devstral 的迭代，也将为 AI 驱动的编程工作流带来更多可能性。

结语

Devstral 的推出展示了 Mistral AI 在开源 AI 领域的雄心，其专注于复杂编程场景的智能体设计为开发者提供了强大工具。通过轻量级架构、长上下文支持和开源许可，Devstral 降低了企业在本地或敏感代码库中应用 AI 的门槛。随着更大版本的开发和社区的持续反馈，Devstral 有望成为软件工程自动化的重要基石。

关键词：Mistral AI, Devstral, 开源模型, AI 编程, 软件工程, 智能体语言模型, SWE-Bench, 代码自动化