GPT
הוספת כלי
D

Devstral-Small-2507

קוד פתוח

mistralaiapache-2.02025-07-04

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

זה מודל קוד של 24 מיליארד פרמטרים שמיועד לפעול בתוך סוכנים אוטונומיים. הוא נבנה כדי לחקור מאגרי קוד, לערוך כמה קבצים במקביל ולהפעיל כלים בלי תלות במודלי ענק סגורים.

  • 24Bפרמטרים
  • 131,072טוקנים בהקשר
  • 87.8 GBמשקל הקבצים
  • 62,875הורדות בחודש

מה זה

המודל פותח בשיתוף פעולה בין Mistral לצוות של All Hands AI, כשהבסיס שלו הוא Mistral-Small-3.1. כדי למקד אותו נטו במשימות תכנות והפעלת כלים, הוסר ממנו רכיב הראייה. הוא תומך בהקשר של 128 אלף טוקנים ובפורמט קריאת הפונקציות של מיסטרל, מה שמכוון אותו ישר לתוך סביבות פיתוח אוטונומיות כמו OpenHands או תוספים דוגמת Cline.

במבחן SWE-bench Verified, שבודק פתרון בעיות אמיתיות מתוך גיטהאב, הוא הגיע לתוצאה של 53.6% תחת מעטפת OpenHands. זה שיפור של 6.8% מהגרסה הקודמת שלו ועוקף מודלים כמו Claude 3.5 Haiku שנעצר ב־40.6% או GPT-4.1-mini עם 23.6%. המספר הזה אומר שבתוך סביבת סוכן מתאימה שמריצה קוד ובודקת שגיאות, הוא מצליח לתקן באגים אמיתיים יותר מפי שניים ממיני של OpenAI.

מתאים ל

  • סוכן תיקון באגים אוטונומי

    מיועד להשתלב עם OpenHands לפתרון בעיות אמיתיות בקוד פתוח עם ציון של 53.6% במבחן SWE-bench.

  • עבודה ישירה מתוך VSCode

    התממשקות עם תוסף Cline לכתיבת משחקים, בדיקות ותשתיות ישירות על סביבת העבודה המקומית.

  • מיפוי מאגרי קוד ובדיקות

    ניתוח כיסוי טסטים, ניווט במבנה קבצים מורכב והפקת גרפים להבנת פרויקטים קיימים בעזרת כלים חיצוניים.

איפה זה נופל

המודל הוא טקסטואלי בלבד. רכיב הראייה הוסר לחלוטין באימון, כך שאי אפשר להזין לו צילומי מסך של ממשק, שרטוטי ארכיטקטורה או באגים בעיצוב. בנוסף, רשימת השפות הנתמכות רשמית כוללת אנגלית, צרפתית, גרמנית, ספרדית, פורטוגזית, איטלקית, יפנית וקוריאנית. עברית אינה ברשימה, ולכן לא כדאי להסתמך עליו במשימות שדורשות הבנה של תיעוד או הערות בעברית.

חשוב לזכור שכל הביצועים הגבוהים שלו נמדדו בתוך מעטפת סוכן ספציפית (OpenHands). אם תשתמשו בו כמודל שיחה רגיל או בהשלמת קוד פשוטה בלי לולאת משוב וכלים חיצוניים, התוצאות יהיו שונות לגמרי.

אותה משפחה

Devstral-Small-2507 יצא ב־2 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

Devstral-Small-2507_gguf2,974

שאלות
נפוצות

האם אפשר להריץ אותו על מחשב נייד רגיל בלי כרטיס מסך חיצוני?

לא ממש. נדרש לפחות מחשב Mac עם 32GB זיכרון מאוחד או מחשב עם כרטיס מסך כמו RTX 4090, וגם זה רק בגרסה מכווצת. לפטופים רגילים עם 16GB זיכרון ייחנקו מהר מאוד.

האם הוא יודע לנתח עיצובי UI או לזהות בעיות לפי תמונת מסך?

לא. המודל אינו מולטימודלי ורכיב התמונות הוסר מהבסיס לפני האימון, כך שהוא עובד עם טקסט וקוד בלבד.

איך מריצים

המשקל המקורי מגיע כ־88 גיגה בייט בפורמט bfloat16, מה שדורש שני כרטיסים מקצועיים או חומרה כבדה. להרצה מקומית שפויה יותר, מורידים גרסת GGUF מכווצת כמו Q4_K_M דרך LM Studio או llama.cpp, ואז אפשר להרים אותו על כרטיס RTX 4090 בודד עם 24 גיגה זיכרון או על מק עם 32 גיגה RAM.

בסביבת ייצור מומלץ להרים אותו עם vLLM ומנוע הפירוק mistral-common, או פשוט לצרוך אותו ישירות דרך ה־API של Mistral. אם אין לכם שרת ייעודי או צורך מובהק בפרטיות מקומית של הקוד בארגון, ה־API חוסך את כל ההתעסקות עם זליגות זיכרון בהקשרים ארוכים.

pip install -U huggingface_hub
hf download mistralai/Devstral-Small-2507

הקבצים

33 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 את הקוד והמשקולות, להטמיע במוצר שלכם ולהפיץ הלאה. התנאי היחיד הוא שמירה על הודעת זכויות היוצרים והרישיון המקורי בקבצים.

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

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗