对于开发者们来说，在处理大型软件代码库时，常常会遇到各种难题，像代码推理、程序合成还有结构化任务执行等等，就像在迷宫里找出口，既费时又费力。
不过别担心，Mistral AI和All Hands AI携手合作，推出了专门为开发者打造的Devstral2507系列大型语言模型，这就像是给开发者们配备了一把万能钥匙，能轻松打开代码世界的大门。
模型地址： https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2507
体验地址：Mistral AI网页版官网入口
Devstral2507系列两大模型闪亮登场
Devstral2507系列包含两款新模型，分别是Devstral Small1.1和Devstral Medium2507。这两款模型就像是一对默契的搭档，各有各的本领，能满足开发者不同的需求。
Devstral Small1.1：开源小能手
Devstral Small1.1 是开源模型，它基于Mistral-Small-3.1基础模型，拥有大约240亿个参数。这参数数量虽然不算特别庞大，但它的能力可不容小觑。它支持128k的上下文窗口，能轻松处理多文件代码输入和复杂的长提示，就像一个记忆力超强的小助手，能把各种代码信息都牢牢记住。
这个模型还特别针对结构化输出进行了微调，像XML和函数调用格式这些都不在话下，能和OpenHands等代理框架完美兼容。不管是程序导航、多步骤编辑还是代码搜索等任务，它都能轻松胜任。而且它的许可为Apache2.0，既可以用于研究，也能用于商业用途，非常灵活。
在性能测试方面，Devstral Small1.1在SWE-Bench Verified基准测试中获得了53.6%的成绩，这说明它在为真实的 GitHub 问题生成正确补丁方面表现相当出色。虽然和一些大型商业模型相比，它的性能还有一定的差距，但它在大小、推理成本和推理能力之间找到了一个很好的平衡点，对于多种编码任务来说，都是个不错的选择。
为了让更多开发者能方便地使用，这个模型以多种格式发布。你可以在高内存GPU（比如 RTX4090）或者32GB RAM以上的 Apple Silicon机器上进行本地推理的量化版本。同时，Mistral还通过其推理API提供模型，当前的收费标准和 Mistral-Small 系列模型一样，性价比超高。
Devstral Medium2507：高性能实力派
Devstral Medium2507则和Small版本不同，它仅通过Mistral API或企业部署协议提供，不开放源代码。这就像是一个神秘的高手，有着自己独特的技能。在SWE-Bench Verified基准测试中，它得分为61.6%，在长上下文的推理能力上表现出色，甚至能超越一些商业模型，比如Gemini2.5Pro和GPT-4.1。
虽然它的 API 收费标准比 Small 版本高一些，但它强大的推理能力，让它非常适合在大型代码库中执行任务。无论是复杂的代码分析还是大规模的程序合成，它都能游刃有余。
两款模型适用场景大不同
这两款模型在设计上都支持与代码代理框架集成，能简化测试生成、重构和错误修复的自动化工作流程。不过，它们也有各自更适合的场景。
Devstral Small 更适合本地开发、实验或者集成到客户端开发工具中。如果你是一个喜欢自己动手折腾代码，或者想把模型集成到自己常用的开发工具里，提高开发效率，那么 Devstral Small 就是你的不二之选。
而 Devstral Medium 则在结构化代码编辑任务中提供更高的准确性和一致性，适合需要高性能的生产服务。如果你的项目规模比较大，对代码的质量和准确性要求很高，那么 Devstral Medium 就能发挥出它的优势，为你的项目保驾护航。
开启开发新增程
Mistral AI的Devstral2507系列为开发者提供了不同的选择，就像一个丰富的工具箱，无论你是进行实验性的代理开发，还是在商业环境中实际部署，都能从中找到适合自己的工具。
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