Mistral AI 发布第二代开源编码模型:Devstral2 和 Devstral Small2

Mistral AI 最新发布的第二代开源编码模型包含两款产品:旗舰模型 Devstral 2 (123B) 和轻量版 Devstral Small 2 (24B),两者都针对软件开发中的高级任务进行了优化,并配备了新的命令行工具 Mistral Vibe CLI-1-2

下面的表格清晰地对比了这两款模型的核心信息:

特性维度Devstral 2 (旗舰版)Devstral Small 2 (轻量版)
参数规模123B-1-624B-1-2
主要许可证修改后的MIT许可证(企业营收有限制)-1-2Apache 2.0许可证(无商业限制-1-2
性能 (SWE-bench Verified)72.2%-1-468.0%-1-4
关键优势开源代码智能体领域性能领先-1参数虽少但性能强劲,可在消费级硬件本地部署-1-2
部署硬件需求至少4块H100级GPU-1-5支持单GPU(如消费级显卡)甚至仅用CPU运行-1-8
API定价 (每百万Token)输入 $0.40 / 输出 $2.00-1-7输入 $0.10 / 输出 $0.30-1-7

如何选择适合你的模型?

两款模型定位不同,你可以根据自身情况进行选择:

  • 对于个人开发者或对隐私要求高的项目Devstral Small 2 是首选。它性能出色,能在笔记本上离线运行,保证代码隐私,且Apache 2.0许可证让你能无顾虑地用于商业产品-2-6

  • 对于企业或处理复杂架构的任务:如果企业营收未超过限制,Devstral 2 在代码理解、多文件协同和复杂问题解决上能力更强-1-6。超过营收限制的大企业则需要联系Mistral获取商业许可-2

  • 对于成本敏感的应用Devstral Small 2 的API调用和本地部署成本都显著更低,性价比极高-1-6

搭配新工具:Mistral Vibe CLI

此次同步发布的 Mistral Vibe CLI 是一个开源命令行工具,旨在让开发者通过自然语言指令直接操控代码库-1-6。它的核心功能包括:

  • 项目感知:自动扫描项目文件结构和Git状态,理解上下文-1-8

  • 多文件协同:能够理解整个代码库的架构,跨多个文件执行修改和重构-1-6

  • 智能工具:支持用@引用文件、用!执行Shell命令,并可集成到Zed等IDE中使用-1-8

 如何获取与开始使用

  • 立即体验:目前,两款模型均可通过 Mistral官方API 免费使用(限时)-1-8。Vibe CLI也可以在GitHub上获取-1

  • 本地部署:模型已在 Hugging Face 平台发布-2。Small 2非常适合在个人电脑上通过Ollama等工具运行。

  • 生态集成:模型已与 vLLMKilo CodeCline 等开源社区工具集成-1-2

在当前的机器学习深度学习领域,有许多开源模型可以部署到生产环境中。这些模型不仅具备强大的功能,还具有高度的可定制性灵活性,适用于多种应用场景。以下是一些主要的开源模型及其适用场景: ### 自然语言处理(NLP)领域的开源模型 1. **Llama 系列模型** Llama 是由 Meta 开发的一系列开源大型语言模型,包括 Llama、Llama2 最新的 Llama3。它们支持多语言处理,并且可以用于文本生成、对话系统以及代码生成等任务。Llama3 作为最新一代模型,参数规模更大,性能更强,适合需要高质量语言理解生成的应用[^1]。 2. **Yi 系列模型** Yi 是由 01.AI 推出的开源语言模型,具备强大的双语能力,在语言理解、常识推理阅读理解方面表现出色。该系列包括 Yi-34B 等模型,适用于需要处理多语言多模态数据的任务[^2]。 3. **Phi-3 系列模型** Phi-3 是微软 AI 研究院开发的小型化高效能模型,包含 Mini、Small Medium 三个版本。即便最小的 Phi-3-Mini 具有 3.8B 参数,也能在性能上媲美大型模型,适合资源受限的场景[^3]。 4. **Mistral Mixtral 模型** Mistral AI 发布Mistral Mixtral 模型以其高效的推理能力较小的模型体积著称,尤其适合部署在边缘设备或低资源环境中[^1]。 5. **NSQL 模型** NSQL 是一个开源 SQL 协同生成基础模型,支持复杂的数据查询任务,能够将自然语言转换为结构化查询语句,提高数据库操作的效率准确性[^1]。 ### 计算机视觉领域的开源模型 1. **Vision Transformer (ViT)** Vision Transformer 是一种基于 Transformer 架构的图像分类模型,通过将图像划分为小块并转换为序列输入进行处理,显著提升了图像识别的准确率[^1]。 2. **ResNet、EfficientNet、ConvNeXt** 这些经典的卷积神经网络(CNN)模型在图像分类、目标检测图像分割等任务中广泛使用。其中 ResNet 解决了深度网络中的梯度消失问题,而 EfficientNet 则优化了计算资源的利用效率。 ### 大规模语言模型(LLM)与生成式 AI 1. **Falcon 模型** Falcon 是由阿联酋技术研究院(TII)开发的高性能开源语言模型,支持长上下文理解多语言处理,适用于企业级 AI 应用[^1]。 2. **HuggingFace Transformers 库中的模型** HuggingFace 提供了大量预训练的自然语言处理模型,例如 BERT、GPT、T5 RoBERTa 等,这些模型可以通过简单的 API 快速集成到各种应用中,并支持自定义微调[^1]。 ### 部署工具与框架 1. **Seldon Core** Seldon Core 作为一个功能强大的开源 MLOps 框架,正在改变机器学习模型的部署管理方式。它不仅简化了复杂的部署流程,还提供了丰富的工具来监控优化模型性能。对于希望在生产环境中高效管理机器学习模型的组织来说,Seldon Core 无疑是一个值得考虑的解决方案[^3]。 2. **Kubernetes 上的部署指南** 在 Kubernetes 上部署机器学习的主要优势包括:机器学习管道的自动化、自动容器管理健康检查,释放资源时间;特定阶段节点可以逐步更新,从而减少总体停机时间;改进了机器学习模型所有领域的访问可移植性;改进基于云的机器学习模型的管理;自动扩展机器学习模型,例如在需要时自动加速 GPU 使用 [^2]。 3. **ModelX 模型管理仓库** ModelX 是一款开源的机器学习模型管理仓库,结合了 OCI、git-lfs 对象存储的优势,并解决了模型管理遇到的问题。它提供了一个高性能、可扩展的模型存储服务,方便用户管理部署自己的模型 [^4]。 ### 示例代码:使用 Seldon Core 部署模型 ```python from seldon_core.seldon_client import SeldonClient sc = SeldonClient(deployment_name="model-name", namespace="default") response = sc.predict(gateway="ambassador", payload={"data": {"ndarray": [[1, 2, 3]]}}) print(response) ``` 上述代码展示了如何使用 Seldon Core 的 Python 客户端进行预测请求,这有助于快速集成测试部署好的模型
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