

Mistral представляет современный код модель, опережая OpenAI и сочетается в реальных задачах поиска
Миштраль входит в арену встраивания с кодестральным встроенным
По мере того, как предприятие по поиску дополненного поколения (RAG) продолжает набирать обороты, рынок созрел для инноваций в моделях встраивания. Введите в Мистраль, французская компания по искусству, известная тем, что раздвигала границы в развитии искусственного интеллекта. Недавно они представили Codestral Enced, их дебютную модель, адаптированную специально для кода.
По словам Мистрала, Codestral Enced Encedsing существующие модели в таких тестах, как Swe-Bench. Модель сияет самой яркой, когда дело доходит до получения реальных данных кода, обеспечивая впечатляющую производительность в сценариях поиска. Codestral Embed, доступный для разработчиков по 0,15 долл. США за миллион.
В недавнем объявлении Мистраль с гордостью заявил, что Codestral Entered превосходит ведущие кодовые встраивания, такие как Code 3 Voyage, Cohere Entered V4.0 и текст Openai встраивает 3 крупных. Это смелое утверждение привлекло внимание технического сообщества, что вызвало дискуссии на таких платформах, как X (ранее Twitter).
Супер взволнован, чтобы объявить @mistralai Codestral Enced, наша первая модель встраивания, специализирующуюся на коде.
Он особенно хорошо выполняет для поиска вариантов использования в реальных данных кода. pic.twitter.com/et321crnli
- София Ян, доктор философии (@sophiamyang) 28 мая 2025 г.
Codestral Enced, часть кодестрального семейства кодов в Кодестере Мистрала, генерирует встроения, которые преобразуют код и данные в численные представления, что делает его идеальным для RAG. Модель может похвастаться гибкостью в выходных размерах и точность, предлагая баланс между качеством поиска и затратами на хранение. Как отмечает Mistral, даже Codestral Enced с измерением 256 и Int8 Precision превосходит модели конкурентов.
Эталонная производительность
Mistral поместил кодестральный встроенный через строгое тестирование на тесты, такие как Swe-Bench и Text2code из GitHub. В обоих случаях модель продемонстрировала превосходную производительность по сравнению с ведущими в отрасли моделей встраивания.


Потенциальные варианты использования
Мистраль предвидит, что Codestral Extelling выдерживает высокопроизводительный поиск кода и семантического понимания. Модель обслуживает несколько вариантов использования ключевых:
- Рэг: облегчает более быстрый поиск информации для задач и агентских процессов.
- Поиск семантического кода: разработчики могут найти фрагменты кода, используя запросы естественного языка, оптимизируя рабочие процессы на платформах, таких как системах документации и кодирующие коллеги.
- Поиск сходства: помогает идентифицировать дублированные или аналогичные сегменты кода, помогая предприятиям в обеспечении соблюдения политик повторного использования.
- Code Analytics: поддерживает семантическую кластеризацию путем группировки кода на основе функциональности или структуры, что позволяет более глубоко понимать архитектуру кода.
Динамика рынка и конкуренция
Вступление Мистрала в пространство встраивания происходит на фоне растущей конкуренции. Компания активно расширяет свои предложения, запустив Mistral Medium 3-среднюю версию своей флагманской модели большой языка (LLM)-и внедряя API агентов для создания агентов, ориентированных на задачу.
Наблюдатели отрасли обращают внимание. Некоторые наблюдатели указывают, что время Мистрала согласуется с повышенной конкуренцией в секторе встраивания. В то время как Codestral Embed конкурирует с моделями с закрытым исходным кодом из таких гигантов, как Openai и Cohere, он также сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны альтернатив с открытым исходным кодом, таких как Qodo-Embed-1-1,5 B.
Venturebeat обратился к Мишстралу для получения дополнительной информации о вариантах лицензирования Codestral Entric, подчеркивая растущий интерес к этой новой технологии.
Многообещающее будущее
С акцентом на оптимизацию, специфичную для кода, и конкурентоспособные цены, кодестральный встраивается в качестве сильного соперника в ландшафте встраивания. Поскольку разработчики продолжают искать инновационные решения для проблем, связанных с кодом, последнее предложение Мистрала может вырезать нишу, которая продвигает ее вперед в этой быстро развивающейся области.
Связанная статья
OpenAI улучшает ИИ-модель, лежащую в основе Operator Agent
OpenAI выводит Operator на новый уровеньOpenAI представляет масштабное обновление для своего автономного ИИ-агента Operator. В скором времени Operator перейдет на модель o3 — одну
Фонд будущего ИИ Google, возможно, должен действовать осторожно
Инвестиционная инициатива Google в области ИИ: стратегический поворот на фоне регуляторного вниманияОбъявление Google о создании фонда AI Futures Fund является смелым шагом в стрем
AI YouTube Thumbnail Generator: Увеличьте просмотры видео
Сила ИИ В The YouTube Thumbnail Creationin Today Digital Landscape, очаровательная миниатюра YouTube имеет решающее значение для привлечения внимания зрителей. С миллионами видео, конкурирующих за клики, поразительная миниатюра может иметь все значение. AI YouTube Миниатюрные генераторы появились как GAM
Комментарии (0)
Миштраль входит в арену встраивания с кодестральным встроенным
По мере того, как предприятие по поиску дополненного поколения (RAG) продолжает набирать обороты, рынок созрел для инноваций в моделях встраивания. Введите в Мистраль, французская компания по искусству, известная тем, что раздвигала границы в развитии искусственного интеллекта. Недавно они представили Codestral Enced, их дебютную модель, адаптированную специально для кода.
По словам Мистрала, Codestral Enced Encedsing существующие модели в таких тестах, как Swe-Bench. Модель сияет самой яркой, когда дело доходит до получения реальных данных кода, обеспечивая впечатляющую производительность в сценариях поиска. Codestral Embed, доступный для разработчиков по 0,15 долл. США за миллион.
В недавнем объявлении Мистраль с гордостью заявил, что Codestral Entered превосходит ведущие кодовые встраивания, такие как Code 3 Voyage, Cohere Entered V4.0 и текст Openai встраивает 3 крупных. Это смелое утверждение привлекло внимание технического сообщества, что вызвало дискуссии на таких платформах, как X (ранее Twitter).
Супер взволнован, чтобы объявить @mistralai Codestral Enced, наша первая модель встраивания, специализирующуюся на коде.
Он особенно хорошо выполняет для поиска вариантов использования в реальных данных кода. pic.twitter.com/et321crnli
- София Ян, доктор философии (@sophiamyang) 28 мая 2025 г.
Codestral Enced, часть кодестрального семейства кодов в Кодестере Мистрала, генерирует встроения, которые преобразуют код и данные в численные представления, что делает его идеальным для RAG. Модель может похвастаться гибкостью в выходных размерах и точность, предлагая баланс между качеством поиска и затратами на хранение. Как отмечает Mistral, даже Codestral Enced с измерением 256 и Int8 Precision превосходит модели конкурентов.
Эталонная производительность
Mistral поместил кодестральный встроенный через строгое тестирование на тесты, такие как Swe-Bench и Text2code из GitHub. В обоих случаях модель продемонстрировала превосходную производительность по сравнению с ведущими в отрасли моделей встраивания.
Потенциальные варианты использования
Мистраль предвидит, что Codestral Extelling выдерживает высокопроизводительный поиск кода и семантического понимания. Модель обслуживает несколько вариантов использования ключевых:
- Рэг: облегчает более быстрый поиск информации для задач и агентских процессов.
- Поиск семантического кода: разработчики могут найти фрагменты кода, используя запросы естественного языка, оптимизируя рабочие процессы на платформах, таких как системах документации и кодирующие коллеги.
- Поиск сходства: помогает идентифицировать дублированные или аналогичные сегменты кода, помогая предприятиям в обеспечении соблюдения политик повторного использования.
- Code Analytics: поддерживает семантическую кластеризацию путем группировки кода на основе функциональности или структуры, что позволяет более глубоко понимать архитектуру кода.
Динамика рынка и конкуренция
Вступление Мистрала в пространство встраивания происходит на фоне растущей конкуренции. Компания активно расширяет свои предложения, запустив Mistral Medium 3-среднюю версию своей флагманской модели большой языка (LLM)-и внедряя API агентов для создания агентов, ориентированных на задачу.
Наблюдатели отрасли обращают внимание. Некоторые наблюдатели указывают, что время Мистрала согласуется с повышенной конкуренцией в секторе встраивания. В то время как Codestral Embed конкурирует с моделями с закрытым исходным кодом из таких гигантов, как Openai и Cohere, он также сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны альтернатив с открытым исходным кодом, таких как Qodo-Embed-1-1,5 B.
Venturebeat обратился к Мишстралу для получения дополнительной информации о вариантах лицензирования Codestral Entric, подчеркивая растущий интерес к этой новой технологии.
Многообещающее будущее
С акцентом на оптимизацию, специфичную для кода, и конкурентоспособные цены, кодестральный встраивается в качестве сильного соперника в ландшафте встраивания. Поскольку разработчики продолжают искать инновационные решения для проблем, связанных с кодом, последнее предложение Мистрала может вырезать нишу, которая продвигает ее вперед в этой быстро развивающейся области.











