24B模型编程超DeepSeek全家桶，32G内存苹果电脑就能跑，专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral沉默好久，果然在憋大招。
刚刚发布最新开源编程模型Devstral，在软件工程任务上一举超过DeepSeek全家桶和Qwen3 235B。
并且参数只有24B，可以在单卡RTX4090甚至32G内存的Mac上运行。
Devstral专为编程智能体推出，解决传统大模型只擅长碎片化的编程任务，难以解决现实世界软件工程的问题。
它针对真实的GitHub Issue训练，重点在大型代码库中代码的上下文理解、识别不同组件间的关系，以及识别复杂函数中的细微错误。
在包含500个真实GitHub Issue问题的SWE-Bench Verified基准测试中，Devstral不仅成为开源SOTA，还优于许多同等参数规模的闭源模型。
Devstral由Mistral AI和All Hands AI合作开发，使用Apache2.0开源许可。与上一款代码模型Codestral明确禁止“员工在公司业务活动中进行任何内部使用”相比也更开放了。
这次发布没有配套论文，也没有更多详细的技术介绍，那么效果具体如何，只能看实际测试了。
最新开源代码模型实际表现
合作开发方All Hands AI联创分享了Devestral给他带来的“惊喜时刻”：
当被要求写一个待办事项列表APP时，AI没有直接开始写，而是询问用户想要使用哪些技术栈。
还有开发者手动为Devstral添加了视觉支持，并要求它复刻Claude网页版的界面UI。
虽然结果并不是很出彩，但算是完成了任务。
据这位开发者分析，Devtral是Mistral-Small的微调，不清楚官方为什么把视觉编码器拿掉了，直接加回去就能使用了。
与All Hands AI合作开发
合作方All Hands AI的口号是“少写代码，多做事“，他们没有开发自己的基础膜，而是专注于构建智能体框架。
Devstral可与All Hands AI的OpenHands或SWE-Agent等智能体框架配合使用。
OpenHands智能体框架可以执行人类程序员能做的任何操作，包括修改代码、运行命令、浏览网页、调用API，甚至可以从StackOverflow复制代码片段。
Devestral目前属于研究预览版状态，团队表示正在努力努力构建一个更强大的代理编码模型，预计将在未来几周内发布。
自去年4月推出以来，OpenHands在GitHub上已经积攒了5万+标星。
Devstral下载
https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2505
参考链接
[1]https://mistral.ai/news/devstral
[2]https://x.com/ngxson/status/1925202510312067494
本文来自微信公众号“量子位”，作者：梦晨，36氪经授权发布。
