вариант
Дом
Новости
Mistral представляет современный код модель, опережая OpenAI и сочетается в реальных задачах поиска

Mistral представляет современный код модель, опережая OpenAI и сочетается в реальных задачах поиска

7 июня 2025 г.
77

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.

Swe-Bench

Text2Code

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
AI-управляемое создание музыки: Легко создавайте песни и видео AI-управляемое создание музыки: Легко создавайте песни и видео Создание музыки может быть сложным, требующим времени, ресурсов и опыта. Искусственный интеллект преобразил этот процесс, сделав его простым и доступным. Это руководство показывает, как ИИ позволяет к
Создание раскрасок с использованием ИИ: Полное руководство Создание раскрасок с использованием ИИ: Полное руководство Создание раскрасок — это увлекательное занятие, сочетающее художественное выражение с успокаивающим опытом для пользователей. Однако процесс может быть трудоемким. К счастью, инструменты ИИ упрощают с
Qodo сотрудничает с Google Cloud для предоставления бесплатных инструментов AI для проверки кода разработчикам Qodo сотрудничает с Google Cloud для предоставления бесплатных инструментов AI для проверки кода разработчикам Qodo, израильский стартап в области AI-кодирования, ориентированный на качество кода, начал сотрудничество с Google Cloud для повышения целостности программного обеспечения, созданного AI.По мере рост
BillyAdams
BillyAdams 12 августа 2025 г., 9:01:01 GMT+03:00

Wow, Mistral’s Codestral Embed sounds like a game-changer! Outperforming OpenAI and Cohere in retrieval tasks is no small feat. I’m curious how this’ll shake up enterprise RAG—more efficient embeddings could mean faster, smarter AI apps. Anyone else excited to see where this goes? 🚀

RogerLopez
RogerLopez 8 августа 2025 г., 9:38:17 GMT+03:00

Wow, Mistral's Codestral Embed sounds like a game-changer! Beating OpenAI and Cohere in retrieval tasks is no small feat. I'm curious how this'll shake up enterprise RAG. Anyone tried it yet? 😎

JoeWalker
JoeWalker 4 августа 2025 г., 9:48:52 GMT+03:00

Mistral's new embedding model sounds like a game-changer! Beating OpenAI and Cohere in retrieval tasks is no small feat. Can't wait to see how it performs in real-world apps. 😎 Anyone tried it yet?

Вернуться к вершине
OR