GPT
הוספת כלי
D

Devstral-Small-2505

קוד פתוח

mistralaiapache-2.02025-05-12

  • vllm
  • safetensors
  • mistral
  • mistral-common
  • en

מודל קוד של 24 מיליארד פרמטרים שנבנה מראש לסוכני פיתוח עצמאיים. הוא עוקף מודלים פתוחים גדולים ממנו בפתרון בעיות אמיתיות בריפו, ונכנס בכרטיס מסך בודד.

  • 24Bפרמטרים
  • 131,072טוקנים בהקשר
  • 87.8 GBמשקל הקבצים
  • 2,913הורדות בחודש

מה זה

מיסטרל לקחו את מודל הבסיס שלהם בגודל 24B, הסירו ממנו את רכיב התמונה והפכו אותו לכלי שמיועד כולו לכתיבת קוד ולעבודה עם כלים חיצוניים. הוא נבנה בשיתוף עם הצוות של OpenHands כדי לעבור על מאגרי קוד, לערוך כמה קבצים במקביל ולהריץ פקודות בסביבת עבודה, ולא רק לפלוט בלוקים של טקסט בצ'אט.

במדד SWE-Bench Verified הוא קיבל 46.8%, תוצאה ששמה אותו מעל גרסאות כמו Claude 3.5 Haiku שנעצר ב־40.6% ומעל GPT-4.1-mini. המדידה הזו בודקת כמה באגים אמיתיים מגיטהאב המודל סוגר בעצמו מקצה לקצה. העובדה שהוא עוקף ענקים כמו DeepSeek-V3 תחת אותה מסגרת בדיקה מראה שהמיקוד בארכיטקטורה של סוכן מפצה פה על פחות פרמטרים.

מתאים ל

  • סוכן תיקון באגים עצמאי

    מנווט בין קבצים בפרויקט, מריץ בדיקות ומתקן כשלים בלי לערב מפתח בכל צעד קטן.

  • הרצה מקומית על לפטופ

    בגרסת 4 ביט הוא עובד על מקבוק של 32GB ומאפשר לעבוד על קוד רגיש בלי אינטרנט.

  • בדיקת כיסוי טסטים

    סורק את הריפו, מזהה אזורים לא מכוסים וכותב סקריפטים שמייצרים דוחות חזותיים.

איפה זה נופל

המודל הוא טקסטואלי בלבד ולכן הוא עיוור לדיאגרמות, לצילומי מסך של ממשק משתמש או לעיצובים, מה שמגביל אותו בפיתוח פרונטאנד ויזואלי. עברית לא מופיעה ברשימת השפות הנתמכות שלו, שכוללת רק שפות אירופיות ומזרח אסיאתיות, אז הערות ותיעוד בעברית עלולים להישבר. בנוסף, חצי מהבעיות ב־SWE-Bench הוא עדיין לא מצליח לפתור, כך שבלי ביקורת אנושית על הקוד שהוא דוחף אתם מסתכנים בבאגים שקטים.

אותה משפחה

Devstral-Small-2505 יצא ב־2 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

Devstral-Small-2505_gguf1,387

שאלות
נפוצות

אפשר להריץ אותו ישירות מול ממשק של צ'אט?

אפשר, אבל הוא נבנה לעבוד בתוך מעטפת של סוכן כמו OpenHands. שימוש בו כסתם צ'אט לקוד יפספס את כל היכולת שלו לקרוא קבצים, להפעיל כלים ולתקן את עצמו תוך כדי ריצה.

מה החומרה המינימלית הנדרשת כדי לעבוד איתו בבית?

למשקלים המקוריים תצטרכו שרת עם שני כרטיסי מסך. בשביל עבודה מקומית שפויה על מחשב אישי צריך להוריד את קובץ ה־GGUF המכווץ, ואז מספיק כרטיס RTX 4090 יחיד או מחשב מק עם זיכרון אחוד של 32GB.

איך מריצים

כדי להריץ אותו במלואו בדיוק המקורי תצטרכו שני כרטיסי מסך מודרניים עם tensor parallel ב־vLLM, כי 88 גיגה בייט של משקלים לא נכנסים בזיכרון של כרטיס בודד. מי שרוצה להריץ על תחנת עבודה ביתית עם RTX 4090 או על מק עם 32 גיגה בייט ראם יצטרך לקחת את קובץ ה־GGUF המכווץ ב־4 ביט, ולהרים אותו דרך Ollama או LM Studio.

אם אין לכם כרטיס מתאים לפרודקשן או שאתם לא רוצים לנהל שרתים עצמאיים, קריאה ל־API של מיסטרל תחסוך את כאב הראש הזה לגמרי. היא מאפשרת להתחבר ישירות לדוקר של OpenHands בלי לתחזק שום תשתית מקומית.

pip install -U huggingface_hub
hf download mistralai/Devstral-Small-2505

הקבצים

29 קבצים במאגר, 87.8 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא Apache 2.0 מלא. מותר להשתמש בו לצרכים מסחריים, לשנות אותו, להטמיע אותו במוצרים סגורים ולהפיץ אותו חופשי, כל עוד שומרים על הודעת זכויות היוצרים המקורית.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗