Mistral dévoile le code avancé du modèle d'intégration de surprenant Openai et Cohere dans les tâches de récupération du monde réel

Mistral entre dans l'arène d'intégration avec une intégration codestrale

Alors que la génération augmentée de récupération d'entreprise (RAG) continue de gagner du terrain, le marché est mûr pour l'innovation dans les modèles d'intégration. Entrez Mistral, la société française de l'IA connue pour avoir repoussé les frontières dans le développement de l'IA. Récemment, ils ont dévoilé CodeStral Embed, leur premier modèle d'intégration spécialement conçu spécifiquement pour le code.

Selon Mistral, Embed Codestrral surpasse les modèles existants à travers des repères comme Swe-Bench. Le modèle brille les plus brillants lorsqu'il s'agit de récupérer des données de code du monde réel, offrant des performances impressionnantes dans des scénarios de récupération. Disponible pour les développeurs à 0,15 $ par million de jetons, CodeStral Embed offre une option abordable mais puissante pour améliorer les applications liées au code.

Dans une annonce récente, Mistral a déclaré fièrement que Codestral Embed dépasse les intérêts de code de premier plan tels que le code de voyage 3, Cohere Embed v4.0 et le texte d'Openai incorpore 3 Large. Cette affirmation audacieuse a attiré l'attention de la communauté technologique, suscitant des discussions sur des plateformes comme X (anciennement Twitter).

Super excité d'annoncer @Mistralai Codestral Embed, notre premier modèle d'intégration spécialisé pour le code.

Il fonctionne particulièrement bien pour la récupération des cas d'utilisation sur les données de code du monde réel. pic.twitter.com/et321crnli

- Sophia Yang, Ph.D. (@sophiamyang) 28 mai 2025

L'intégration codestrale, qui fait partie de la famille codestrale de Mistral de modèles de codage, génère des intégres qui convertissent le code et les données en représentations numériques, ce qui le rend idéal pour le chiffon. Le modèle possède une flexibilité dans les dimensions et les précisions de sortie, offrant un équilibre entre la qualité de récupération et les coûts de stockage. Comme le note Mistral, même le codestral intégré avec une dimension de 256 et INT8 Precision surpasse les modèles de concurrents.

Performance de référence

Mistral a mis un code de codestral par des tests rigoureux sur des repères tels que SWE-Bench et Text2Code de GitHub. Dans les deux cas, le modèle a démontré des performances supérieures par rapport aux modèles d'intégration de pointe.

Cas d'utilisation potentiels

Mistral envisage une incrustion codestrale dans la récupération de code haute performance et la compréhension sémantique. Le modèle s'adresse à plusieurs cas d'utilisation clés:

• RAG: Facilite la récupération d'informations plus rapide pour les tâches et les processus agentiques.
• Recherche de code sémantique: les développeurs peuvent trouver des extraits de code à l'aide de requêtes en langage naturel, rationaliser les workflows sur des plates-formes telles que les systèmes de documentation et le codage de copilotes.
• Recherche de similitude: Aide à identifier les segments de code dupliqués ou similaires, en aidant les entreprises à appliquer les politiques de réutilisation.
• Analyse de code: prend en charge le clustering sémantique en regroupant du code en fonction de la fonctionnalité ou de la structure, permettant des informations plus profondes de l'architecture de code.

Dynamique du marché et concurrence

L'entrée de Mistral dans l'espace d'incorporation intervient au milieu de la concurrence croissante. La société a activement élargi ses offres, lançant Mistral Medium 3 - une version moyenne de son modèle phare de grande langue (LLM) - et introduisant l'API des agents pour construire des agents orientés tâches.

Les observateurs de l'industrie en prennent note. Certains observateurs soulignent que le moment de Mistral s'aligne sur une concurrence accrue dans le secteur de l'incorporation. Alors que l'intégration du codestral est en concurrence avec des modèles de source fermée de géants comme Openai et Cohere, il fait également face à une forte concurrence à partir d'alternatives open source comme Qodo-Embed-1-1.5 B.

VentureBeat a tendu la main à Mistral pour plus de détails sur les options de licence de CodeStral Embed, mettant en évidence l'intérêt croissant pour cette technologie émergente.

Un avenir prometteur

En mettant l'accent sur l'optimisation spécifique au code et la tarification compétitive, l'intégration codestrale se positionne comme un concurrent fort dans le paysage d'intégration. Alors que les développeurs continuent de rechercher des solutions innovantes pour les défis liés au code, la dernière offre de Mistral pourrait tailler un créneau qui le propulse vers l'avant dans ce domaine en évolution rapide.