Mistral presenta el modelo de incrustación de código avanzado superando a OpenAi y cohere en tareas de recuperación del mundo real

Mistral entra en la arena de incrustación con incrustación codestral

A medida que la generación aumentada de recuperación empresarial (RAG) continúa ganando tracción, el mercado está listo para la innovación en los modelos de incrustación. Ingrese Mistral, la compañía francesa de IA conocida por superar los límites en el desarrollo de la IA. Recientemente, dieron a conocer la incrustación Codestral, su modelo de incrustación de debut adaptado específicamente para el código.

Según Mistral, la incrustación de Codestral eclipsa los modelos existentes en puntos de referencia como SWE Bench. El modelo brilla más cuando se trata de recuperar datos de código del mundo real, ofreciendo un rendimiento impresionante en escenarios de recuperación. Disponible para los desarrolladores a $ 0.15 por millón de tokens, Codestral Inglusor ofrece una opción asequible pero poderosa para mejorar las aplicaciones relacionadas con el código.

En un anuncio reciente, Mistral declaró con orgullo que la incrustación de Codestral supera los principales incrustadores de código como el código de viaje 3, cohere incrust v4.0 y el texto de OpenAi incrustando 3 grandes. Esta audaz reclamo llamó la atención de la comunidad tecnológica, generando discusiones en plataformas como X (anteriormente Twitter).

Súper emocionado de anunciar @MistRalai Codestral Incrust, nuestro primer modelo de incrustación especializado para el código.

Se desempeña especialmente bien para los casos de uso de recuperación en los datos del código del mundo real. pic.twitter.com/et321crnli

- Sophia Yang, Ph.D. (@Sophiamyang) 28 de mayo de 2025

Codestral Incredral, parte de la familia Codestral de modelos de codificación de Mistral, genera incrustaciones que convierten el código y los datos en representaciones numéricas, lo que lo hace ideal para RAG. El modelo cuenta con flexibilidad en las dimensiones y precisiones de salida, ofreciendo un equilibrio entre la calidad de la recuperación y los costos de almacenamiento. Como señala Mistral, incluso Codestral incrustada con una dimensión de la precisión 256 e Int8 supera a los modelos de competidores.

Rendimiento de referencia

Mistral Put Codestral Incorporación a través de pruebas rigurosas en puntos de referencia como SWE Bench y Text2Code de GitHub. En ambos casos, el modelo demostró un rendimiento superior en comparación con los modelos de incrustación líder en la industria.

Casos de uso potenciales

Mistral prevé que la incrustación codestral sobresalga en la recuperación del código de alto rendimiento y la comprensión semántica. El modelo atiende a varios casos de uso clave:

• Rag: facilita la recuperación de información más rápida para tareas y procesos de agente.
• Búsqueda de código semántico: los desarrolladores pueden encontrar fragmentos de código utilizando consultas de lenguaje natural, racionalización de flujos de trabajo en plataformas como sistemas de documentación y codificando copilotos.
• Búsqueda de similitud: ayuda a identificar segmentos de código duplicados o similares, ayudando a las empresas a hacer cumplir las políticas de reutilización.
• Análisis de código: admite la agrupación semántica mediante la agrupación del código basado en la funcionalidad o la estructura, lo que permite ideas más profundas sobre la arquitectura de código.

Dinámica y competencia del mercado

La entrada de Mistral al espacio de incrustación se produce en medio de una creciente competencia. La compañía ha estado expandiendo activamente sus ofertas, lanzando el Medio Mistral 3, una versión de tamaño mediano de su modelo de lenguaje grande (LLM), e introduciendo la API de los agentes para construir agentes orientados a tareas.

Los observadores de la industria se están dando cuenta. Algunos observadores señalan que el tiempo de Mistral se alinea con una mayor competencia en el sector de incrustación. Si bien Codestral Insquits compite con modelos de código cerrado de gigantes como OpenAi y Cohere, también se enfrenta a una dura competencia de alternativas de código abierto como Qodo-Embed-1-1.5 B.

VentureBeat se comunicó con Mistral para obtener más detalles sobre las opciones de licencia de Codestral Insquitro, destacando el creciente interés en esta tecnología emergente.

Un futuro prometedor

Con su enfoque en la optimización específica del código y los precios competitivos, la incrustación de Codestral se posiciona como un fuerte contendiente en el panorama de incrustación. A medida que los desarrolladores continúan buscando soluciones innovadoras para los desafíos relacionados con el código, la última oferta de Mistral podría forjar un nicho que lo impulse hacia adelante en este campo en rápida evolución.