Kürzlich hat die in Paris ansässige französische Firma Mistral AI gemeinsam mit All Hands AI eine speziell für die Softwareentwicklung entwickelte Open-Source-KI-Modellreihe – Devstral – vorgestellt. Dieses Modell verfügt über bis zu 24 Milliarden Parameter und befindet sich derzeit im „Research Preview“-Status. Es wird unter der Apache2.0-Lizenz veröffentlicht, was es Entwicklern und Unternehmen ermöglicht, es uneingeschränkt auch für kommerzielle Zwecke zu nutzen.
Die Veröffentlichung von Devstral markiert einen bedeutenden Fortschritt der KI im Bereich der Programmierung. Mistral AI betonte in seinem offiziellen Blog, dass dieses Modell den sogenannten „agenticen“ Codierungsansatz vorantreibt. Das bedeutet, dass die KI im Entwicklungsprozess nicht nur als Hilfsmittel dient, sondern aktivere und selbstständigere Rollen bei der Generierung von Code und komplexen Entwicklungsarbeiten übernimmt. Dank dieser Innovation können Entwickler effizienter auf echte Herausforderungen in der Entwicklung reagieren.
Entwickler können diese Modellreihe über die Mistral-API zugreifen, wobei die spezifische Bezeichnung devstral-small-2505 verwendet wird. Der Preis beträgt pro Million Tokens Eingabe 0,1 US-Dollar und pro Million Tokens Ausgabe 0,3 US-Dollar. Darüber hinaus ist Devstral auch für die lokale Installation über Plattformen wie Hugging Face und Ollama verfügbar.
In Leistungstests zeigte Devstral herausragende Ergebnisse. Mistral AI teilte mit, dass das Modell im SWE-Bench Verified-Benchmark einen hohen Prozentsatz von 46,8 % erreichte und mehrere führende Open-Source-Modelle sowie sogar einige geschlossenen Modelle wie OpenAI's GPT-4.1-mini übertraf. Dank seiner optimierten Architektur kann Devstral problemlos auf einer einzelnen Nvidia RTX4090-Grafikkarte oder einem 32-GB-RAM-Mac laufen, was die Zugänglichkeit deutlich erhöht und viele Entwickler daran teilhaben lässt.
Mistral AI erklärte weiter, dass Devstral besonders gut in der Erkundung von Code-Bibliotheken und der Bearbeitung mehrerer Dateien ist und mit Code-Agent-Frameworks wie OpenHands und SWE-Agent kompatibel ist, um wirkliche GitHub-Probleme zu lösen. Daher können sowohl Anfänger als auch erfahrene Ingenieure davon profitieren und es in verschiedene Entwicklungsvorhaben integrieren.