Mistralは、現実世界の検索タスクでOpenaiを上回り、協力する高度なコード埋め込みモデルを発表します
ミストラルは、コードストラル埋め込みで埋め込みアリーナに入ります
エンタープライズ検索の増強(RAG)が牽引力を獲得し続けるにつれて、市場は埋め込みモデルの革新の機が熟しています。 AI開発の境界を押し広げることで知られているフランスAI会社であるMistralを入力してください。最近、彼らはCodestral Embedを発表しました。彼らのデビュー埋め込みモデルは、コード専用に調整されています。
Mistralによると、Codestral Embedは、SWE-Benchのようなベンチマーク全体の既存のモデルよりも優れています。モデルは、実際のコードデータの取得に関して最も明るく輝き、検索シナリオで印象的なパフォーマンスを提供します。 100万ドルあたり0.15ドルの開発者が利用できるCodestral Embedは、コード関連のアプリケーションを強化するための手頃な価格の強力なオプションを提供します。
最近の発表で、Mistralは、Codestral EmbedがVoyage Code 3、Cohere Embed V4.0、Openaiのテキストが3大きい埋め込みなどの主要なコード埋め込みを上回ると誇らしげに述べました。この大胆な主張は、技術コミュニティの注目を集め、X(以前のTwitter)のようなプラットフォームでの議論を引き起こしました。
コードに特化した最初の埋め込みモデルである@Mistralai Codestral Embedを発表することに非常に興奮しています。
実世界のコードデータの検索ユースケースで特に適切に機能します。 pic.twitter.com/et321crnli
- ソフィア・ヤン博士(@sophiamyang)2025年5月28日
ミストラルのコードストラルファミリーのコーディングモデルの一部であるコードストラルエンミングは、コードとデータを数値表現に変換する埋め込みを生成し、RAGに最適です。このモデルは、出力の寸法と精度の柔軟性を誇り、検索の品質とストレージコストのバランスを提供します。ミストラルが指摘しているように、コードストラルでさえ、256とINT8の精度の次元を埋め込んでいます。
ベンチマークパフォーマンス
Mistralは、GithubのSWEベンチやText2Codeなどのベンチマークで厳密なテストを通じてコードストラルを埋め込みました。どちらの場合も、このモデルは、業界をリードする埋め込みモデルと比較して優れた性能を示しました。


潜在的なユースケース
ミストラルは、高性能コードの検索とセマンティック理解に優れているコードストラル埋め込みを想定しています。モデルはいくつかの重要なユースケースに対応しています:
- RAG:タスクとエージェントプロセスのより速い情報検索を容易にします。
- セマンティックコード検索:開発者は、自然言語クエリを使用してコードスニペットを見つけることができ、ドキュメントシステムやコーディングコピロットなどのプラットフォームでワークフローを合理化できます。
- 類似性検索:重複したコードセグメントまたは類似のコードセグメントを特定し、再利用ポリシーの実施を支援するのに役立ちます。
- コード分析:機能または構造に基づいてコードをグループ化することにより、セマンティッククラスタリングをサポートし、コードアーキテクチャのより深い洞察を可能にします。
市場のダイナミクスと競争
ミストラルの埋め込みスペースへの参入は、競争の拡大の中で起こります。同社は積極的に提供を拡大し、フラッグシップ大手言語モデル(LLM)の中規模バージョンであるMistral Medium 3を立ち上げ、タスク指向のエージェントを構築するためのエージェントAPIを導入しています。
業界のウォッチャーは注目しています。一部のオブザーバーは、ミストラルのタイミングは、埋め込みセクターでの競争の高まりに合っていると指摘しています。 Codestral Embedは、OpenaiやCohereのような巨人からのクローズドソースモデルと競合していますが、Qodo-embed-1.5 Bのようなオープンソースの代替品との厳しい競争にも直面しています。
VentureBeatは、Codestral Embedのライセンスオプションの詳細をMistralに連絡し、この新しいテクノロジーへの関心の高まりを強調しました。
有望な未来
コード固有の最適化と競争力のある価格設定に焦点を当てたコードストラル埋め込みは、埋め込み景観の強力な候補として位置付けられています。開発者がコード関連の課題に対する革新的なソリューションを求め続けているため、ミストラルの最新の製品は、この急速に進化する分野でそれを推進するニッチを切り開くことができます。
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ミストラルは、コードストラル埋め込みで埋め込みアリーナに入ります
エンタープライズ検索の増強(RAG)が牽引力を獲得し続けるにつれて、市場は埋め込みモデルの革新の機が熟しています。 AI開発の境界を押し広げることで知られているフランスAI会社であるMistralを入力してください。最近、彼らはCodestral Embedを発表しました。彼らのデビュー埋め込みモデルは、コード専用に調整されています。
Mistralによると、Codestral Embedは、SWE-Benchのようなベンチマーク全体の既存のモデルよりも優れています。モデルは、実際のコードデータの取得に関して最も明るく輝き、検索シナリオで印象的なパフォーマンスを提供します。 100万ドルあたり0.15ドルの開発者が利用できるCodestral Embedは、コード関連のアプリケーションを強化するための手頃な価格の強力なオプションを提供します。
最近の発表で、Mistralは、Codestral EmbedがVoyage Code 3、Cohere Embed V4.0、Openaiのテキストが3大きい埋め込みなどの主要なコード埋め込みを上回ると誇らしげに述べました。この大胆な主張は、技術コミュニティの注目を集め、X(以前のTwitter)のようなプラットフォームでの議論を引き起こしました。
コードに特化した最初の埋め込みモデルである@Mistralai Codestral Embedを発表することに非常に興奮しています。
実世界のコードデータの検索ユースケースで特に適切に機能します。 pic.twitter.com/et321crnli
- ソフィア・ヤン博士(@sophiamyang)2025年5月28日
ミストラルのコードストラルファミリーのコーディングモデルの一部であるコードストラルエンミングは、コードとデータを数値表現に変換する埋め込みを生成し、RAGに最適です。このモデルは、出力の寸法と精度の柔軟性を誇り、検索の品質とストレージコストのバランスを提供します。ミストラルが指摘しているように、コードストラルでさえ、256とINT8の精度の次元を埋め込んでいます。
ベンチマークパフォーマンス
Mistralは、GithubのSWEベンチやText2Codeなどのベンチマークで厳密なテストを通じてコードストラルを埋め込みました。どちらの場合も、このモデルは、業界をリードする埋め込みモデルと比較して優れた性能を示しました。
潜在的なユースケース
ミストラルは、高性能コードの検索とセマンティック理解に優れているコードストラル埋め込みを想定しています。モデルはいくつかの重要なユースケースに対応しています:
- RAG:タスクとエージェントプロセスのより速い情報検索を容易にします。
- セマンティックコード検索:開発者は、自然言語クエリを使用してコードスニペットを見つけることができ、ドキュメントシステムやコーディングコピロットなどのプラットフォームでワークフローを合理化できます。
- 類似性検索:重複したコードセグメントまたは類似のコードセグメントを特定し、再利用ポリシーの実施を支援するのに役立ちます。
- コード分析:機能または構造に基づいてコードをグループ化することにより、セマンティッククラスタリングをサポートし、コードアーキテクチャのより深い洞察を可能にします。
市場のダイナミクスと競争
ミストラルの埋め込みスペースへの参入は、競争の拡大の中で起こります。同社は積極的に提供を拡大し、フラッグシップ大手言語モデル(LLM)の中規模バージョンであるMistral Medium 3を立ち上げ、タスク指向のエージェントを構築するためのエージェントAPIを導入しています。
業界のウォッチャーは注目しています。一部のオブザーバーは、ミストラルのタイミングは、埋め込みセクターでの競争の高まりに合っていると指摘しています。 Codestral Embedは、OpenaiやCohereのような巨人からのクローズドソースモデルと競合していますが、Qodo-embed-1.5 Bのようなオープンソースの代替品との厳しい競争にも直面しています。
VentureBeatは、Codestral Embedのライセンスオプションの詳細をMistralに連絡し、この新しいテクノロジーへの関心の高まりを強調しました。
有望な未来
コード固有の最適化と競争力のある価格設定に焦点を当てたコードストラル埋め込みは、埋め込み景観の強力な候補として位置付けられています。開発者がコード関連の課題に対する革新的なソリューションを求め続けているため、ミストラルの最新の製品は、この急速に進化する分野でそれを推進するニッチを切り開くことができます。











