Mistral AI Lança Devstral 2507 para Modelagem de Linguagem Focada em Código

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Você sabia que a Mistral AI lançou novas versões de modelos de linguagem focados em desenvolvedores? Com a ajuda da All Hands AI, os modelos Devstral 2507 chegam trazendo duas opções: Devstral Small 1.1 e Devstral Medium 2507. Esses modelos foram feitos para ajudar em tarefas como raciocínio de código e programação em sistemas de software. Eles são otimizados para melhorar o desempenho e reduzir custos. Vamos dar uma olhada no que esses novos modelos podem fazer por você e seu trabalho de programação.

• Mistral AI e All Hands AI lançam modelos Devstral 2507 para desenvolvedores.

• Devstral Small 1.1 suporta até 128 mil tokens e possui 24 bilhões de parâmetros.

• O modelo Devstral Small melhora a geração de código e é acessível para uso comercial.

• Devstral Medium 2507 não é aberto e oferece melhor desempenho em tarefas complexas.

• Ambos os modelos ajudam na automação de tarefas de programação e integração com sistemas de código.

Novidades na Inteligência Artificial: Devstral 2507

Você já ouviu falar sobre a nova linha de modelos de linguagem que a Mistral AI lançou em parceria com a All Hands AI? Eles estão chamando isso de Devstral 2507. Vamos explorar o que isso significa para você, especialmente se você é um desenvolvedor ou alguém que trabalha com tecnologia.

O Que É o Devstral 2507?

O Devstral 2507 é uma atualização de modelos de linguagem criada pensando em desenvolvedores. Existem dois novos modelos: Devstral Small 1.1 e Devstral Medium 2507. Ambos foram projetados para ajudar em tarefas como raciocínio sobre código, síntese de programas e execução de tarefas estruturadas em grandes repositórios de software.

Como Esses Modelos Podem Ajudar Você?

Imagine que você está trabalhando em um projeto de software e precisa de ajuda para entender ou modificar o código. Esses modelos são otimizados para serem rápidos e econômicos, podendo ser usados em ferramentas de desenvolvimento e sistemas de automação de código. Isso é super útil, certo?

Detalhes do Devstral Small 1.1

Vamos falar um pouco mais sobre o Devstral Small 1.1. Este modelo é baseado na fundação chamada Mistral-Small-3.1 e possui cerca de 24 bilhões de parâmetros. Ele tem uma capacidade de contexto de 128k tokens, permitindo lidar com entradas de código que vêm de vários arquivos e também com prompts longos. Isso é especialmente importante no seu trabalho diário, onde você pode precisar de informações de diferentes partes do seu projeto.

Recursos do Devstral Small 1.1

• Saídas Estruturadas: O modelo é ajustado para produzir saídas em formatos como XML e chamadas de função, tornando-o compatível com frameworks de agentes como o OpenHands.

• Licenciamento: Licenciado sob a Apache 2.0, o que permite uso tanto para pesquisa quanto para fins comerciais.

• Desempenho: Alcançou uma pontuação de 53,6% no benchmark SWE-Bench Verified, medindo a capacidade do modelo de gerar correções corretas para problemas reais no GitHub. Isso é uma melhoria significativa em relação à versão anterior.

O Que Tem de Novo no Devstral Medium 2507?

Se você está buscando algo mais robusto, o Devstral Medium 2507 pode ser a solução. Este modelo não é de código aberto, acessível apenas através da API da Mistral ou por meio de acordos de implantação empresarial.

Por Que Escolher o Devstral Medium?

• Desempenho Superior: Com uma pontuação de 61,6% no mesmo benchmark, ele supera vários modelos comerciais, incluindo Gemini 2.5 Pro e GPT-4.1. Para entender melhor essas comparações, você pode conferir as diferenças entre as opções disponíveis.

• Capacidade de Contexto: Assim como o Small, suporta um contexto de 128k tokens, mas com uma capacidade de raciocínio mais forte, ideal para trabalhar em repositórios grandes e complexos.

Comparando os Modelos: Qual é o Melhor para Você?

Agora que você conhece um pouco sobre cada modelo, a questão é: qual deles é o melhor para a sua situação?

• Devstral Small 1.1: Melhor para desenvolvimento local, experimentação e integração em ferramentas de desenvolvimento do lado do cliente. Ideal se você precisa de controle e eficiência.

• Devstral Medium 2507: Oferece maior precisão e consistência em tarefas de edição de código estruturadas, mais adequado para serviços de produção que exigem desempenho superior, mesmo que isso signifique um custo maior.

Como Esses Modelos se Integram ao Seu Trabalho?

Uma das melhores partes do Devstral 2507 é que ambos os modelos foram projetados para se integrar com frameworks de agentes de código, como o OpenHands. Isso significa que você pode usá-los em fluxos de trabalho automatizados para geração de testes, refatoração e correção de bugs. Para entender mais sobre como a automação pode otimizar seus processos, confira as ferramentas de automação.

Exemplos Práticos

• Desenvolvimento Local: Use o Devstral Small para prototipar fluxos de trabalho locais, permitindo que você teste ideias rapidamente.

• Serviços de Produção: O Devstral Medium pode ser utilizado em serviços de produção que aplicam correções ou triagem de pull requests com base nas sugestões do modelo.

Acessibilidade e Preço

Ambos os modelos estão disponíveis em vários formatos. Por exemplo, versões quantizadas em GGUF podem ser utilizadas com ferramentas como llama.cpp, vLLM e LM Studio. Isso permite que você execute inferências localmente em GPUs de alta memória ou em máquinas com Apple Silicon.

Preços

• Devstral Small 1.1: Custa $0,10 por milhão de tokens de entrada e $0,30 por milhão de tokens de saída.

• Devstral Medium 2507: O preço é um pouco mais alto, com $0,40 por milhão de tokens de entrada e $2 por milhão de tokens de saída.

Conclusão: O Que Isso Significa para Você?

A atualização do Devstral 2507 representa um avanço significativo na pilha de modelos de linguagem voltados para código da Mistral. Para você, isso significa acesso a modelos que equilibram custo de inferência e precisão nas tarefas. O Devstral Small oferece uma opção acessível com desempenho suficiente para muitos casos de uso, enquanto o Devstral Medium é a escolha ideal quando a correção e confiabilidade são cruciais.

Conclusão

Então, para você que está sempre em busca de novas ferramentas e soluções para aprimorar seu trabalho de programação, os modelos Devstral 2507 da Mistral AI são, sem dúvida, uma adição valiosa ao seu arsenal. Com opções que vão desde o Devstral Small 1.1, ideal para quem busca acessibilidade e eficiência, até o Devstral Medium 2507, que entrega um desempenho superior para tarefas mais complexas, você tem a flexibilidade de escolher o que melhor se adapta às suas necessidades.

Esses modelos não apenas facilitam o desenvolvimento, mas também podem integrar-se perfeitamente ao seu fluxo de trabalho, ajudando a otimizar processos e aumentar a produtividade. Então, não perca tempo! Explore essas inovações e veja como elas podem transformar a sua maneira de codificar.

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Perguntas Frequentes

O que é o Devstral 2507?

É uma nova linha de modelos de linguagem da Mistral AI, focada em ajudar desenvolvedores a trabalhar com código.

Quais modelos estão incluídos no lançamento?

Inclui dois modelos: Devstral Small 1.1 e Devstral Medium 2507, projetados para facilitar raciocínio sobre código e tarefas complexas.

O Devstral Small 1.1 é gratuito?

Sim, o Devstral Small 1.1 é licenciado sob Apache 2.0 e pode ser usado para pesquisa e uso comercial.

Como posso usar o Devstral Medium 2507?

O Devstral Medium 2507 está disponível apenas por meio da API da Mistral ou acordos empresariais.

Quais são os preços para usar esses modelos?

O Devstral Small custa $0,10 por milhão de tokens de entrada e $0,30 por saída. O Medium custa $0,40 por entrada e $2 por saída.

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