Код
Devstral
Модели Mistral для агентной разработки: сами читают репозиторий, правят файлы и запускают команды. Версия 24B помещается на одну видеокарту.
- Разработчик
- Mistral AI (с All Hands AI), Франция
- Первый выпуск
- май 2025
- Последний выпуск
- дек 2025
- Размеры
- 24B – 123B
- Лицензия
- Коммерция с условиямиSmall-версии 24B — Apache 2.0; Devstral 2 123B — модифицированная MIT (нельзя компаниям с выручкой выше 20 млн долларов в месяц)
Какие задачи решает
- Агент-разработчик для исправления задач из трекера
- Доработка внутренних систем по описанию
- Автоматизация рутинных правок в коде
Где применяется
ИТ-отделыРазработка продуктовВнедрение и интеграции
Требования к железу
НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
нет версий1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
подходитКластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
подходитВерсии
- Devstral 2 123B и Devstral Small 2 24B
- Devstral Small 2507
- Devstral Small 2505
Как внедряю у заказчика
- ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
- УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
- ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
- ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.
Похожие модели
КодQwen CoderAlibaba (команда Qwen) · КитайМожно в коммерцию
Самая широкая открытая линейка для кода: от 0.5B для автодополнения до 480B для агентов. Qwen3-Coder-Next (80B, активны 3B) работает как агент-разработчик на одной видеокарте.
ПодробнееКодKAT-Coder / KAT-DevKwaipilot (Kuaishou) · КитайМожно в коммерциюМодели Kuaishou для агентной разработки, обученные решать реальные задачи в репозиториях. KAT-Coder-V2.5-Dev (35B, активны 3B) — открытая версия их закрытого флагмана.
ПодробнееКодSERA (Ai2 Open Coding Agents)Ai2 (Allen Institute for AI) · СШАМожно в коммерциюПолностью открытые агенты-разработчики от Ai2: открыты веса, данные и рецепт обучения. Задуманы так, чтобы компания могла дешево доучить агента на своём репозитории.
Подробнее

