Mistral AI 推出 Devstral 2 系列：开源代码大模型新标杆

Mistral AI 正式发布新一代开源代码模型 Devstral 2 系列，包含 1230 亿参数的 Devstral 2 与 240 亿参数的 Devstral Small 2，全面面向开发者、企业工程团队与 AI 原生工具构建者。此次发布不仅刷新了开源代码模型的性能边界，更以极低部署门槛和开放许可，重新定义了“谁可以拥有强大的代码AI”。

性能碾压：SWE-bench 72.2%，成本效率高达7倍

在权威代码理解与修复基准 SWE-bench Verified 中，Devstral 2 以 72.2% 的通过率稳居开源模型榜首，超越此前领先的 CodeLlama-70B 和 DeepSeek-Coder 等主流模型，甚至逼近部分闭源商业模型（如 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet）的表现。更重要的是，其推理成本仅为同类闭源模型的 1/7——这意味着企业用一台 H100 集群就能跑出过去需要数台 A100 才能实现的自动化代码能力。

这一优势源于模型在训练数据上的深度优化：Devstral 2 在超过 20TB 的真实开源代码（GitHub、GitLab、Codeforces 等）基础上，融合了大量调试日志、PR 评论、CI/CD 失败记录与开发者交互数据，使其不仅能“写代码”，更能“理解上下文、诊断错误、预测修复路径”。

256K 上下文：真正处理大型项目

不同于多数模型仅能处理单文件或小模块，Devstral 2 拥有 256K 的超长上下文窗口，可一次性加载整个 Git 仓库（含 500+ 文件）进行分析。这意味着它可以：

• 自动识别跨文件的依赖冲突
• 根据项目历史提交记录推测重构意图
• 在多个文件间同步修改（如更新接口后自动修正所有调用点）
• 执行端到端任务：从“修复登录页登录失败”到生成测试用例、提交 PR、触发 CI，全程无需人工干预

已有开发者在 GitHub 上分享测试案例：Devstral 2 在处理一个包含 87 个文件的 Python Web 项目时，成功定位并修复了因依赖版本冲突导致的异步数据库连接泄漏问题，而此前人工排查耗时超过 6 小时。

Devstral Small 2：消费级设备也能跑的“代码大脑”

如果你没有 H100 集群，也不用担心。Devstral Small 2 仅需 240 亿参数，却在 HumanEval、MBPP 等基准上保持 85%+ 的性能保留率，支持在 RTX 4090、甚至 Mac Studio M2 Pro 上本地运行。更惊人的是，它首次在轻量模型中实现了图像输入能力——你可以截图一张报错界面、一张架构图，或一张手绘的流程图，直接让模型理解并生成对应代码。

这使得它成为独立开发者、学生、远程办公团队的理想选择：无需云服务，无需 API 调用，本地部署即用。有用户已在 Obsidian、Cursor 和 VS Code 中集成该模型，实现“写注释 → 自动生成代码”、“画流程图 → 生成 TypeScript 实现”的闭环体验。

开放许可，真正自由使用

与许多“伪开源”模型不同，Devstral 2 采用修改版 MIT 许可证，允许商用、修改、分发，甚至用于训练下一代模型；Devstral Small 2 则采用更宽松的 Apache 2.0，企业可直接集成进 SaaS 产品，无需支付任何授权费或披露源码。

这意味着：你可以用 Devstral 2 构建自己的 AI 编程助手、代码审查机器人、自动化测试引擎，甚至将其作为商业产品的核心引擎——无需担心法律风险或成本暴雷。

Mistral Vibe CLI：让 AI 成为你的开发搭档

除了模型本身，Mistral AI 还同步发布了 Mistral Vibe CLI——一个原生命令行工具，专为开发者工作流打造。它支持：

• 自动感知当前项目结构（git root、package.json、requirements.txt）
• 跨文件编辑：一次指令修改多个文件（如“给所有用户服务添加 JWT 鉴权”）
• 与 Git 深度集成：自动生成提交信息、创建分支、提 PR
• 支持插件扩展：可接入 Jira、GitHub Actions、Docker Compose 等工具链

示例命令：vibe fix "登录接口返回 401，但 token 有效" → 模型自动检查 auth middleware、token 解析逻辑、数据库查询语句，并生成修复补丁，等待你确认后一键提交。

目前 Vibe CLI 已在 npm 和 Homebrew 上架，安装仅需一行命令：npm install -g mistral-vibe。

行业实测：Cline、Kilo Code 等平台已接入

多家 AI 原生开发平台已率先接入 Devstral 2：

• Cline：将 Devstral 2 作为默认代码引擎，工具调用成功率提升至 91%，用户平均任务完成时间缩短 68%。
• Kilo Code：在内部测试中，Devstral 2 在重构遗留 Java 项目时，比 Claude 3.5 多完成 17% 的自动迁移任务，且错误率更低。
• Replit AI：正评估将其作为免费用户默认模型，以降低运营成本。

“我们不再需要为每个用户分配 GPT-4 的 API 额度，Devstral 2 让我们能为所有开发者提供顶级体验，成本却只有以前的 1/5。” —— Kilo Code 工程负责人

部署建议：选对模型，事半功倍

根据你的使用场景，建议如下：

目前，Hugging Face 和 ModelScope 已上线模型权重，支持 GGUF、AWQ、GPTQ 等多种量化格式，方便低资源设备部署。

结语：开源代码AI，正式进入“可用时代”

Devstral 2 不是又一个“参数竞赛”的产物，而是一次对“谁该拥有代码智能”的回答。它让中小团队不再依赖昂贵的闭源 API，让个人开发者拥有企业级工具，让 AI 不再是锦上添花的辅助，而是真正能扛起工程责任的协作伙伴。

现在，你只需一个命令，就能让 AI 帮你修 bug、写测试、重构架构——不是“可能”，而是“已经发生”。