В последние годы развитие искусственного интеллекта и автоматизация программирования приобрели все большую значимость в индустрии IT. Модели с агентными возможностями, которые способны самостоятельно выполнять кодирование и взаимодействовать с окружающей средой, становятся мощным инструментом для разработчиков и компаний. Одним из важнейших шагов в этом направлении стала презентация новых моделей Devstral от компании Mistral AI, которые существенно увеличивают потенциал агентного программирования. Эти модели, выпущенные в сотрудничестве с All Hands AI, ставят перед собой задачу максимально расширить возможности генерализации и адаптации к различным запросам и агентным структурам. Основные нововведения связаны с двумя моделями — Devstral Small 1.
1 и Devstral Medium. Первая, Devstral Small 1.1, представляет собой улучшенную версию уже известной модели Devstral Small и доступна под лицензией Apache 2.0. Это значит, что пользователи и разработчики могут свободно использовать, модифицировать и распространять модель, что открывает большие перспективы для сообщества и способствует развитию автономных программных агентов.
При этом архитектура модели осталась прежней — 24 миллиарда параметров, а вот производительность существенно выросла. Так, на тесте SWE-Bench Verified Devstral Small 1.1 набирает 53.6%, что является лучшим результатом среди открытых моделей без использования подстройки во время выполнения. Примечательно, что Devstral Small 1.
1 значительно улучшилась в плане универсальности и способности к генерализации. Благодаря поддержке форматов Mistral function calling и XML, модель прекрасно адаптируется к самым разным агентным средам и форматам запросов. Кроме того, оптимизированное взаимодействие с OpenHands расширяет спектр применений и делает платформу особенно привлекательной для тех, кто строит сложные программные системы на основе искусственного интеллекта. Вторая модель, Devstral Medium, является более мощной и ориентирована на высокопроизводительные промышленные применения. С оценкой 61.
6% на SWE-Bench Verified, она демонстрирует существенный прирост качества по сравнению с младшей моделью. Devstral Medium доступна через публичный API Mistral AI, что делает её удобным и доступным инструментом для широкого круга разработчиков и корпоративных клиентов. Важным преимуществом является ее конкурентоспособная цена — примерно четверть стоимости моделей уровня GPT 4.1 и Gemini 2.5 Pro при сопоставимом уровне производительности.
Что касается конфиденциальности и контроля данных, Devstral Medium предлагает возможность локального деплоя на стороне заказчика. Это решение особенно востребовано компаниями, которым критичен полный контроль над своими данными и инфраструктурой. Технологическая гибкость поддерживается и опцией кастомной дообучаемости модели специально под задачи клиента. Такой уровень настройки позволяет добиваться максимальной эффективности в узкоспециализированных областях, будь то финансовое программирование, автоматизация тестирования или системное администрирование. В рамках инициативы по открытости и демократизации доступа к инновациям Mistral AI предоставляет Devstral Small 1.
1 по лицензии Apache 2.0. Это стимулирует развитие экосистемы независимых разработчиков и исследователей, пропуская технологии через сообщество и ускоряя внедрение передовых агентных решений. Devstral Medium, в свою очередь, позиционируется как премиальное предложение для профессионалов, которые ценят стабильность, масштабируемость и поддержку в рамках API. Сравнение с конкурентами на рынке говорит о том, что оба продукта занимают лидирующие позиции.
Devstral Small 1.1 является одной из самых современных моделей с открытым исходным кодом для кодовых агентов, а Devstral Medium задаёт новые стандарты в соотношении цены и качества для коммерческих решений. Это сказывается на повышении общей производительности и доступности инструментов искусственного интеллекта в программировании. Эксперты отмечают, что широкое внедрение таких моделей ускорит переход к автономному программированию, где задачи по написанию, отладке и оптимизации кода будут частично или полностью выполняться искусственным интеллектом. Это позволит значительно сократить время разработки, минимизировать человеческие ошибки и повысить качество программного обеспечения.
Особенно актуально это для стартапов, научных лабораторий и компаний, сосредоточенных на цифровой трансформации, которые нуждаются в гибких и эффективных инструментах автоматизации. Кроме того, интеграция Devstral моделей в агентные системы открывает пути к более сложным сценариям, включая многошаговое планирование, взаимодействие с внешними API и динамическое конфигурирование программного поведения. Такая агентная архитектура позволяет создавать интеллектуальные системы, способные не только писать код, но и адаптировать его в соответствии с изменяющимися требованиями и условиями. Отдельно стоит упомянуть экономическую составляющую. Благодаря высокому уровню оптимизации Devstral Medium снимает барьеры входа для небольших и средних компаний, которые ранее не могли позволить себе дорогостоящие решения класса GPT 4.
1. Формирование модели монетизации через API делает технологии искусственного интеллекта более доступными, что стимулирует рост числа инноваций и расширяет горизонты применения в различных отраслях. Поддержка и развитие сообщества — неотъемлемая часть стратегии Mistral AI. Релиз на условиях открытой лицензии, наличие API и возможность локального деплоя создают оптимальные условия для экспериментов, исследований и интеграции моделей в существующие проекты. Платформа также активно развивается через предоставление документации, обучающих материалов и возможности персонального обучения модели, что делает процесс внедрения более простым и понятным.
