开源代码大模型的王座，再次易主！
来自素有“欧洲 OpenAI”之称的 Mistral，用 22B 参数量表现超越了 70B 的 Code Llama。
模型名为 Codestral，将代码的英文 Code 与公司名结合而成。
在 80 多种编程语言上进行过训练后，Codestral 用更少的参数实现了更高的性能，窗口长度也达到了 32k，相比之前一众 4k、8k 的模型大幅增加。
而且已经有人表示，GPT-4o 和 Claude3-Opus 都失败的代码编辑任务，被 Codestral 成功解决了。
于是有网友直言，Codestral 的推出，直接改写了多语言代码模型的游戏规则。
另一方面，还有网友直接 @了知名本地大模型框架 Ollama，希望能够支持 Codestral，结果 Ollama 这边也迅速响应，在请求发出后 1 个小时就增加了对 Codestral 的支持。
那么，Codestral 在测试中都取得了哪些成绩呢？
开源编程模型的新王者
Codestral 的参数量为 22B，支持 32k 的上下文窗口。
在开发过程中，研究人员使用了 80 多种编程语言的代码数据对 Codestral 进行了训练。
其中既包括 Python、Java、C++ 和 Bash 等这些流行语言，也有像 Fortran、COBOL 这样的古早语言。
值得一提的是，其中的 COBOL 诞生于 1959 年，但至今全球仍有 43% 的银行系统依赖它，然而另一方面，现在会用的人数却寥寥无几，而且普遍年事已高。
AI 工具对 COBOL 的支持，或许将成为解决 COBOL 人才极度紧缺问题的一种途径。
说回到 Codestral，虽然参数量只有不到三分之一，但测评成绩已经大幅超过了 70B 的 Code Llama。
对于 Python 语言，研发团队使用了 HumanEval（pass@1）和 MBPP 评估了 Codestral 的 Python 代码生成能力，用 CruxEval 来评估输出预测，以及用 RepoBench 评估 Codestral 在远程存储库中的代码补全能力。
结果，Codestral 在其中的三项测试中都取得了最佳成绩，并对 Llama 3 和 Code Llama 形成了全面超越。
数据库方面，在针对 SQL 的 Spider 测试中，Codestral 的表现也与通用模型 Llama3 十分接近。
对于其他一些编程语言，Codestral 和通用版 Llama3 各有胜负，平均成绩则小幅超过了 Llama3，但相对于 Code Llama 的优势是十分明显的。
另外，Codestral 还支持 FIM（fill-in-the-middle），也就是可以对现有代码进行填充补全。
在 Python、JS 和 Java 三种语言当中，Codestral 都取得了接近或超过 90% 的 HumanEvalFIM 评分，平均成绩 91.6%，超过了参数量更大的 DeepSeek Coder 33B。
速度方面，使用在线对话版本，只要三秒钟就能构建出一个带有顶部 banner 和侧边栏的 HTML 框架。
不仅性能表现优异，形式上，Codestral 支持的使用方式也多种多样。
Mistral 已经把模型权重上传到了 HuggingFace，有条件的可以自行下载部署。
以及 LangChain、LlamaIndex，还有开头提到的 Ollama 等这些大模型框架，以及 Mistral 自家的开发者平台 La Plateforme 当中都已经支持使用 Codestral。
专属 API 也正在赶来的路上，正在进行为期 8 周的测试，期间开发者可以免费使用。
如果还是不会部署的话，也可以到 Mistral 的在线对话平台 Le Chat 当中，直接使用网页进行对话。
当然，开发者更关心的，可能还是能不能集成到 IDE 中使用。
对此，官方暂未推出原生的 IDE 支持，不过已经有 Continue.dev、Tabnine 等第三方插件支持了 Codestral，可以通过这些插件在 VSCode 和 JetBrains 系列 IDE 中使用。
One More Thing
与 Codestral 一同官宣的，还有 Mistral 全新的“非生产”（Non-Production）许可协议，简称 MNPL。
本次发布的 CodeStral 使用的许可协议也正是 MNPL，按照规定仅可用于研究目的，不能进行商用。
并且，这份协议对“非商用”的界定也十分严格，即使仅将其用于公司内部事务也不被允许。
有开源作者就此吐槽，他们用我代码的时候从未征求我的意见，为什么还反过来要求我遵守他们的规定，这实在是太荒谬了。
而 Mistral 这边的解释则是，如果放开商业用途，可能无法得到使用者对模型研发的贡献。
官方同时也表示，虽然 Codestral 不能商用，但并不意味着之后的其他开源模型也是如此，同时明确表示后续会继续发布基于 Apache 2.0 协议的其他模型。
参考链接：
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[1]https://mistral.ai/news/codestral/
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[2]https://x.com/GuillaumeLample/status/1795820710750744839
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[3]https://www.theverge.com/2024/5/29/24166334/mistral-debuts-a-coding-assistant-called-codestral
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：克雷西