Mistral ha recentemente aggiornato il suo modello open-source di completamento del codice, Codestral, introducendo la versione 25.01. Questo aggiornamento mira a consolidare la posizione di Mistral nel competitivo settore degli strumenti di sviluppo assistiti dall’intelligenza artificiale.
Codestral 25.01 presenta un’architettura più efficiente, promettendo prestazioni superiori rispetto alla versione precedente. Ottimizzato per azioni a bassa latenza e alta frequenza, il modello supporta funzionalità come correzione del codice, generazione di test e completamento intermedio. Queste caratteristiche lo rendono particolarmente utile per le imprese che necessitano di una gestione avanzata dei dati e di modelli residenti.
Nei test di benchmark, Codestral 25.01 ha ottenuto un punteggio dell’86,6% nel test HumanEval per la codifica in Python, superando sia la versione precedente di Codestral che modelli concorrenti come Codellama 70B Instruct e DeepSeek Coder 33B Instruct. Questo risultato evidenzia l’efficacia del modello nelle attività di completamento del codice.
Gli sviluppatori possono accedere a Codestral 25.01 attraverso diversi canali. Il modello è disponibile per l’implementazione locale tramite l’assistente di codice Continue. Inoltre, l’API del modello è accessibile tramite la piattaforma La Plateforme di Mistral e Google Vertex AI. È prevista anche una disponibilità in anteprima su Azure AI Foundry, con un prossimo rilascio su Amazon Bedrock.
Dalla sua introduzione, Codestral ha attirato notevole interesse nella comunità degli sviluppatori. Poche ore dopo l’annuncio dell’aggiornamento, Codestral 25.01 ha rapidamente scalato le classifiche su piattaforme di riferimento come Copilot Arena, riflettendo l’entusiasmo degli utenti per le sue capacità avanzate.
Negli ultimi anni, i modelli di intelligenza artificiale focalizzati sulla generazione di codice hanno registrato significativi progressi. Oltre a Mistral, aziende come Alibaba, con il rilascio di Qwen2.5-Coder, e DeepSeek, con il loro modello Coder, hanno contribuito all’evoluzione di strumenti dedicati alla codifica assistita dall’IA. Questa tendenza sottolinea l’importanza crescente di soluzioni specializzate che offrono prestazioni superiori rispetto ai modelli generali.