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Devstral

Mistral AI がソフトウェアエンジニアリングタスク向けに特別に設計したコードエージェント基盤モデルです。24B のパラメータと 128K のコンテキストウィンドウを備え、複数ファイル編集、コードベース探索、GitHub 問題解決に最適化されています。OpenHands、SWE-Agent などのエージェントフレームワークとの深い統合をサポートし、大規模なコードベースの複雑な関係を理解できるため、ソフトウェア開発の自動化とコードメンテナンスタスクに適しています。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(中程度)
入力サポートモダリティ
いいえ
推論モデルかどうか
256,000
コンテキストウィンドウ
128,000
最大出力トークン
-
知識カットオフ

価格設定

¥0.72 /M tokens
入力
¥2.16 /M tokens
出力
¥1.08 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Devstral Small (May '25)
¥0.1
Devstral Medium
¥0.4
Devstral
¥0.1

基本パラメータ

Devstral技術パラメータ
パラメータ数
24,000.0M
コンテキスト長
256.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
137
リリース日
2025-05-21
応答速度
128.1,628 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はDevstralの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
34.11
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
25.18
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
37.53
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
63.2
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
43.4
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
4
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
25.8
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
24.5
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
84.8
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
68.4
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
6.7
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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