Mistral AI 推出代码生成模型 Codestral，支持 80+编程语言
巴黎，法国 – 法国人工智能初创公司Mistral AI 近日发布了一款名为 Codestral 的代码生成模型，旨在提高软件开发效率。该模型支持超过 80 种编程语言，包括 Python、Java、C、C++ 等主流语言，以及 Swift、Fortran 等特定领域语言。
Codestral 能够理解自然语言指令，帮助开发者快速完成编程任务，例如编写代码、生成测试用例和补全部分代码。作为一款 220 亿参数的模型，Codestral 在性能和响应时间方面超越了以往的代码生成模型。
Codestral 的主要功能包括：
- 代码补全： Codestral 能够理解开发者正在编写的代码，并预测接下来可能需要的代码片段进行自动补全，节省开发者敲击键盘的时间，并减少因手动输入造成的错误。
- 代码生成： 开发者可以通过向 Codestral 提供一段自然语言描述，请求生成特定功能的代码。Codestral 能够理解这些描述，并生成符合要求的代码段。
- 编写测试： Codestral 可以帮助开发者自动生成测试代码，确保新编写的功能按预期工作，并且没有引入新的错误。
- 多语言兼容： Codestral 支持 80 多种编程语言，无论开发者使用哪种语言，Codestral 都能提供相应的帮助。
- 错误检测与修复： 在代码编写过程中，Codestral 能够识别潜在的错误和 bug，并提供修复建议或自动修复它们，从而提高代码的质量和稳定性。
- 代码理解和解释： Codestral 能够分析代码并解释其功能，这对于学习和理解他人的代码尤其有用。
- 交互式编程辅助： Codestral 的对话式界面允许开发者与模型进行自然语言交互，提出问题或请求帮助，Codestral 能够提供即时的反馈和建议。
- 文档和注释生成： Codestral 还能够根据生成的代码自动创建文档和注释，帮助开发者更好地维护和理解代码。
- 代码重构建议： Codestral 可以分析现有代码并提出改进建议，帮助开发者优化代码结构，提高代码的可读性和可维护性。
Codestral 的性能表现：
- 上下文窗口： Codestral 具有 32k 的上下文窗口，这使得它在处理长距离依赖和复杂代码结构时，相较于其他模型（如 CodeLlama 70B 的 4k、8k 或 DeepSeek Coder 33B 的 16k）有更出色的表现。
- 性能/延迟： 作为一个 220 亿参数的模型，Codestral 在代码生成的性能和延迟方面设定了新的行业标准，特别是在 RepoBench 的评估中，它在长距离代码生成任务上优于其他模型。
- 编程语言评估：
*Python： 在 HumanEval pass@1 中，Codestral 达到了 81.1% 的通过率，显示出优秀的 Python 代码生成能力。- 多语言评估： Codestral 在 C++、bash、Java、PHP、Typescript 和 C# 等语言上的 HumanEval pass@1 评估显示，它具有跨语言的代码生成能力，平均通过率为 61.5%。
- Fill-in-the-Middle（中间填充）性能： 在 Python、JavaScript 和 Java 的 HumanEvalFIM 评估中，Codestral 的中间填充性能与 DeepSeek Coder 33B 相比，显示出高准确率，其中 JavaScript 和 Java 的性能尤为突出。
Mistral AI 的首席执行官 Arthur Mensch 表示： “我们相信 Codestral 将成为软件开发人员的强大工具，帮助他们提高效率和代码质量。我们致力于开发更强大的 AI 模型，为开发者提供更先进的工具，推动软件开发的进步。”
Codestral 目前处于非生产许可（MNPL）阶段，仅供研究和测试目的使用。Mistral AI 计划在未来推出商业版本的 Codestral，为开发者提供更广泛的功能和服务。
关于 Mistral AI
Mistral AI 是一家法国人工智能初创公司，致力于开发开源的大型语言模型。该公司由来自 Google、Meta 和 DeepMind 的人工智能专家组成，旨在构建安全、可靠和可解释的人工智能模型。
【source】https://ai-bot.cn/codestral/
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