What is Devstral?
ソフトウェアエンジニアにとって、大規模なコードベース内の複雑な問題に取り組むには、単にコードスニペットを生成するだけでは不十分な場合がよくあります。コンテキストを理解し、コンポーネント間の関係を特定し、微妙なバグを特定するのに役立つAI、つまり、真のエンジニアリングパートナーとして機能できるAIが必要です。従来のLLMは、個々のタスクには優れていますが、これらの現実的な課題には対応しきれないことがよくあります。
そこでご紹介するのが、ソフトウェアエンジニアリングタスク専用に設計されたエージェント型LLMであるDevstralです。Mistral AIとAll Hands AIの共同開発によって生まれたDevstralは、実際の開発ワークフローの複雑さを処理するために、実際のGitHub issueでトレーニングされました。コードエージェントスキャフォールドと統合するように構築されており、コードベースと対話し、問題を効果的に解決するのに役立ちます。
Devstralは、開発者にとって最も重要な分野で強力なパフォーマンスを発揮するように設計されており、複雑なコーディングタスクを自動化し、エンジニアリング能力を向上させるための強力なツールを提供します。
主な機能
🤖 エージェント型コーディングを実行: 実際のGitHub issueでトレーニングされたDevstralは、単純なコード生成を超えた、複雑な、複数ステップのソフトウェアエンジニアリングタスクを処理するように構築されており、エージェントスキャフォールドと効果的に連携します。
📊 強力なベンチマークパフォーマンスを実現: SWE-Bench Verifiedで46.8%のスコアを達成し、従来のオープンソースの最先端モデルを6%以上、この困難なデータセットでGPT-4.1-miniのようなモデルを20%以上上回っています。
💡 軽量でアクセス可能: 240億のパラメータを持つDevstralは、アクセシビリティを考慮して設計されており、単一のRTX 4090または32GB RAMを搭載したMac上でローカルに実行できます。
📜 Apache 2.0ライセンスで利用可能: 寛容なオープンライセンスで提供されており、商用および非商用目的の両方でDevstralを使用、修正、および構築することができます。
🧠 広範なコンテキストを処理: 128kのコンテキストウィンドウを備えており、モデルは大規模なコードベースを理解し、効果的に操作することができます。
⚙️ 高度なトークナイザーを利用: 効率的なコード処理のために、131kの語彙サイズを持つTekkenトークナイザーを採用しています。
ユースケース
ローカルプロジェクトでの自動バグ解決: DevstralをOpenHandsのようなローカルエージェントスキャフォールドと統合して、プロジェクトのissueトラッカーで報告されたissueを自動的に分析し、複数のファイルにわたるコード変更を提案し、修正をテストすることもできます。これらはすべてローカルマシン上でプライベートに実行されます。
機密性の高いエンタープライズコードベースでの開発の強化: Devstralをエンタープライズの安全な環境にデプロイして、そのエージェント機能を活用し、依存関係の更新、リファクタリング、または外部サービスに公開できない独自のコードやプライバシーに関わるコードの特定された脆弱性の修正などのタスクを自動化します。
高度なAIコーディングアシスタントの構築: IDEプラグイン、カスタムコーディング環境、または社内開発ツールを開発している場合は、Devstralをモデル選択に組み込んで、コードコンテキストの理解、複数ステップのソリューションの計画、および開発ワークフローとの対話を必要とする高度な機能を強化します。
結論
Devstralは、ソフトウェアエンジニアに、現実世界のコーディングの課題に取り組むことができる、強力なエージェント型AIモデルを提供します。ベンチマークでの強力なパフォーマンス、軽量な性質、およびオープンなApache 2.0ライセンスの組み合わせにより、個々の開発者、企業、および次世代のコーディングツールを構築するチームにとって、汎用性の高いツールとなっています。ローカルの自動化、安全なエンタープライズソリューション、またはAIアシスタント向けの堅牢なエンジンが必要な場合でも、Devstralはソフトウェア開発ワークフローを強化するための魅力的なオプションを提供します。





