Mistral AI ha presentado Devstral 2, una familia de modelos de codificación de próxima generación para agentes de ingeniería de software, junto con Mistral Vibe CLI, un asistente de codificación de línea de comandos de código abierto que se ejecuta dentro del terminal o IDE que admiten el protocolo de comunicación del agente.
Devstral 2 y Devstral Small 2, tamaños de modelo, contexto y puntos de referencia
Devstral 2 es un transformador denso de parámetros de 123B con una ventana de contexto de token de 256K. Alcanza el 72,2 por ciento en SWE-bench Verified, lo que lo sitúa entre los modelos abiertos más potentes para tareas de ingeniería de software. El modelo se lanza como pesas abiertas bajo una licencia MIT modificada y actualmente es de uso gratuito a través de la API Mistral.
Devstral Small 2 es un modelo de parámetros de 24B con la misma ventana de contexto de 256K. Obtiene una puntuación del 68,0 por ciento en SWE-bench Verified y se encuentra en la gama de modelos que son hasta 5 veces mayores en número de parámetros. Se publica bajo la licencia Apache 2.0, que es una licencia permisiva estándar para uso en producción.
Ambos modelos se describen como de código abierto y con licencia permisiva y se posicionan como modelos de codificación de última generación para cargas de trabajo agentes. Mistral informa que Devstral 2 es hasta 7 veces más rentable que Claude Sonnet en tareas de codificación del mundo real con una calidad similar, lo cual es importante para cargas de trabajo continuas de agentes.
En términos de tamaño del modelo en relación con los sistemas fronterizos, Devstral 2 y Devstral Small 2 son 5 y 28 veces más pequeños que DeepSeek V3.2, y 8 y 41 veces más pequeños que Kimi K2.
Diseñado para flujos de trabajo de codificación de nivel de producción
Devstral 2 está diseñado para agentes de ingeniería de software que necesitan explorar repositorios, rastrear dependencias y organizar ediciones en muchos archivos mientras mantienen el contexto del nivel de arquitectura. El modelo puede detectar fallas, reintentar con correcciones y respaldar tareas como la corrección de errores o la modernización de sistemas heredados a escala de repositorio.
Mistral afirma que Devstral 2 se puede ajustar para favorecer lenguajes de programación específicos o para optimizar bases de código empresariales muy grandes. Devstral Small 2 ofrece los mismos objetivos de diseño en un espacio más pequeño que es adecuado para implementación local, circuitos de retroalimentación ajustados y tiempos de ejecución totalmente privados. También admite entradas de imágenes y puede impulsar agentes multimodales que deben razonar tanto sobre código como sobre artefactos visuales, como diagramas o capturas de pantalla.
Evaluaciones humanas contra DeepSeek V3.2 y Claude Sonnet 4.5
Para probar el comportamiento de codificación en el mundo real, Mistral evaluó Devstral 2 frente a DeepSeek V3.2 y Claude Sonnet 4.5 utilizando tareas estructuradas a través de la herramienta del agente Cline. En estas evaluaciones humanas, Devstral 2 muestra una clara ventaja sobre DeepSeek V3.2 con una tasa de victorias del 42,8 por ciento frente a una tasa de pérdidas del 28,6 por ciento.
Mistral Vibe CLI, un agente de codificación nativo de terminal
Mistral Vibe CLI es un asistente de codificación de línea de comandos de código abierto escrito en Python y desarrollado por modelos Devstral. Explora, modifica y ejecuta cambios en una base de código utilizando lenguaje natural en la terminal o dentro de IDE que admiten el protocolo de comunicación del agente, como Zed, donde está disponible como una extensión. El proyecto se publica bajo la licencia Apache 2.0 en GitHub.
Vibe CLI proporciona una interfaz de estilo chat además de varias herramientas clave:
Contexto consciente del proyecto, escanea la estructura del archivo y el estado de Git para crear una vista funcional del repositorio. Referencias inteligentes, admite @ autocompletar para archivos. para comandos de shell y comandos de barra diagonal para cambios de configuración. Orquestación de múltiples archivos, se basa en todo el código base, no solo en el búfer activo, para coordinar los cambios a nivel de arquitectura y reducir el tiempo del ciclo de solicitud de extracción. Historial persistente, autocompletado y temas optimizados para uso diario en la terminal.
Los desarrolladores configuran Vibe CLI a través de un archivo config.toml simple donde pueden apuntar a Devstral 2 a través de la API Mistral o a otros modelos locales o remotos. La herramienta admite ejecuciones programáticas, alternancias de aprobación automática para la ejecución de la herramienta y permisos granulares para que las operaciones riesgosas en repositorios confidenciales requieran confirmación.
Conclusiones clave
Devstral 2 es un modelo de codificación densa de parámetros de 123B con contexto de 256K, alcanza el 72,2 por ciento en SWE Bench Verified y se lanza como pesos abiertos bajo una licencia MIT modificada. Devstral Small 2 tiene parámetros de 24B con el mismo contexto de 256K, obtiene una puntuación del 68,0 por ciento en SWE Bench Verified y utiliza una licencia Apache 2.0 para una adopción de producción más sencilla. Ambos modelos de Devstral están optimizados para cargas de trabajo de codificación agente, están diseñados para explorar repositorios completos, rastrear dependencias y aplicar ediciones de múltiples archivos con detección de fallas y reintentos. Mistral Vibe CLI es un agente de codificación nativo de terminal basado en Python de código abierto que se conecta a Devstral, proporciona contexto consciente del proyecto, referencias inteligentes y orquestación de múltiples archivos a través de una interfaz de estilo chat en el terminal o IDE que admiten el protocolo de comunicación del agente.
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Asif Razzaq es el director ejecutivo de Marktechpost Media Inc.. Como emprendedor e ingeniero visionario, Asif está comprometido a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para el bien social. Su esfuerzo más reciente es el lanzamiento de una plataforma de medios de inteligencia artificial, Marktechpost, que se destaca por su cobertura en profundidad del aprendizaje automático y las noticias sobre aprendizaje profundo que es técnicamente sólida y fácilmente comprensible para una amplia audiencia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de visitas mensuales, lo que ilustra su popularidad entre el público.
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