Французская компания искусственного интеллекта Mistral AI запустила новый корпоративный помощник кодирования. Этот шаг является явным вызовом GitHub Copilot от Microsoft и другим конкурентам в Silicon Valley, и сигнализирует о стремлении Mistral закрепиться на рынке разработки корпоративного программного обеспечения.
Новый продукт, Mistral Code, разработан для обслуживания крупных предприятий со строгими потребностями в безопасности и конфиденциальности данных. Он сочетает в себе передовые модели AI компании с интегрированными плагинами среды разработки (IDE) и возможностями развертывания на территории клиента. Mistral подчеркивает настройку и суверенитет данных как ключевые отличия.
Батист Розьер, научный сотрудник Mistral AI, подчеркнул важность этих функций. Розьер, бывший исследователь Meta, внесший вклад в разработку оригинальной языковой модели Llama, подчеркнул возможность адаптировать модели к конкретным базам кода клиентов и возможность размещать модели на территории клиента. Этот подход может значительно повысить точность завершения кода для рабочих процессов, уникальных для каждого клиента.
Конфиденциальность и соблюдение нормативных требований как отличительные черты
Mistral позиционирует себя как ориентированную на конфиденциальность альтернативу американским конкурентам, таким как OpenAI. В отличие от традиционных инструментов кодирования software-as-a-service (SaaS), Mistral Code позволяет компаниям сохранять полный контроль над своим проприетарным кодом, развертывая весь стек AI в собственной инфраструктуре. По сути, код никогда не покидает серверы компании, что соответствует строгим стандартам безопасности и конфиденциальности.
По словам Розьера, развертывание на территории клиента гарантирует, что код клиента остается в безопасности. Компании могут использовать сервис, не ставя под угрозу свои данные, что позволяет им соответствовать внутренним требованиям безопасности и внешним требованиям соответствия.
Преодоление барьеров для внедрения на предприятиях
Mistral выявила несколько факторов, сдерживающих широкое внедрение AI-помощников по кодированию на предприятиях. По результатам опросов вице-президентов по инженерии, руководителей платформ и директоров по информационной безопасности, они выявили следующие проблемы:
- Ограниченное подключение к проприетарным репозиториям
- Отсутствие настройки модели
- Недостаточное покрытие задач для сложных рабочих процессов
- Фрагментированные соглашения об уровне обслуживания
Для решения этих проблем Mistral Code разработан как комплексное, вертикально интегрированное предложение. Это включает в себя модели, плагины, средства администрирования и круглосуточную поддержку по единому контракту. Платформа построена на основе проекта с открытым исходным кодом Continue, добавляя функции корпоративного уровня, такие как детальный контроль доступа на основе ролей, аудит логов и аналитика использования.
Техническая архитектура и модели AI
В своей основе Mistral Code использует четыре специализированные модели AI:
- Codestral: Оптимизирован для задач завершения кода
- Codestral Embed: Разработан для эффективного поиска и извлечения кода
- Devstral: Поддерживает сложные, многозадачные рабочие процессы кодирования
- Mistral Medium: Обеспечивает разговорную помощь
Система поддерживает более 80 языков программирования. Она может анализировать файлы, различия Git, вывод терминала и системы отслеживания проблем. Важно отметить, что она позволяет точно настраивать базовые модели с использованием частных репозиториев кода, что является ключевым преимуществом перед проприетарными альтернативами, привязанными к внешним API. Эта функция позволяет существенно повысить точность завершения кода для специализированных фреймворков и шаблонов кодирования.
Привлечение талантов и приверженность открытому исходному коду
Возможности Mistral частично обусловлены стратегическими приобретениями талантов. Компания успешно привлекла ключевых исследователей из команды Llama AI от Meta. Несколько авторов статьи Meta о Llama 2023 года, в которой изложена стратегия компании по открытому исходному коду AI, с тех пор присоединились к Mistral. Этот приток талантов приносит глубокий опыт в разработке и обучении больших языковых моделей.
Мари-Анн Лашо и Тибо Лавриль, оба бывших исследователя Meta и соавторы статьи Llama, теперь являются ключевыми членами исследовательской группы AI Mistral. Их опыт особенно ценен для разработки моделей Mistral, ориентированных на кодирование, включая Devstral. Devstral был выпущен как агент программной инженерии с открытым исходным кодом, что демонстрирует приверженность Mistral разработке с открытым исходным кодом.
Devstral: Агент программной инженерии с открытым исходным кодом
Devstral, модель с 24 миллиардами параметров, выпущенная под лицензией Apache 2.0, является заметным достижением. Она достигает 46,8% баллов по эталону SWE-Bench Verified, превосходя GPT-4.1-mini от OpenAI со значительным отрывом. Несмотря на свою производительность, Devstral остается достаточно компактной для работы на одной видеокарте Nvidia RTX 4090 или MacBook с 32 ГБ памяти.
По словам Розьера, Devstral в настоящее время является лучшей открытой моделью для агентов кода. Его небольшой размер позволяет осуществлять локальное выполнение, даже на стандартных ноутбуках.
Баланс между открытым исходным кодом и корпоративными услугами
Стратегия Mistral включает в себя двойной подход: модели с открытым исходным кодом наряду с проприетарными корпоративными услугами. В то время как компания сохраняет свою приверженность открытой разработке AI, она получает доход за счет премиальных функций, услуг по настройке и контрактов на корпоративную поддержку. Эта модель позволяет Mistral обслуживать как сообщество открытого исходного кода, так и корпоративных клиентов с конкретными требованиями.
Раннее внедрение на предприятиях
Первые пользователи Mistral Code происходят из регулируемых отраслей, где суверенитет данных является критически важной проблемой. Abanca, крупный испанский и португальский банк, внедрила Mistral Code в масштабе, используя гибридную конфигурацию. Это позволяет создавать прототипы на основе облачных технологий, сохраняя при этом конфиденциальный банковский код на территории предприятия.
SNCF, французская национальная железнодорожная компания, использует Mistral Code Serverless, чтобы предоставить своим 4000 разработчикам помощь AI. Capgemini, глобальный системный интегратор, развернула платформу для более чем 1500 разработчиков, работающих над клиентскими проектами в регулируемых секторах. Эти развертывания подчеркивают спрос на инструменты кодирования AI, которые обеспечивают расширенные возможности без ущерба для безопасности данных или соответствия требованиям.
В отличие от помощников по кодированию, ориентированных на отдельных потребителей, корпоративная архитектура Mistral Code отдает приоритет административному надзору и аудиторским следам. Эти функции необходимы для крупных организаций, работающих в рамках строгих рамок соответствия.
Конкуренция на рынке корпоративных помощников по кодированию
На рынке корпоративных помощников по кодированию ведется ожесточенная конкуренция. GitHub Copilot от Microsoft является доминирующим игроком с большой базой пользователей. Новые участники, такие как Claude от Anthropic и инструменты на базе Gemini от Google, также борются за долю на корпоративном рынке. Европейская идентичность Mistral предлагает регуляторные преимущества, особенно в соответствии с Общим регламентом по защите данных (GDPR) и Законом об AI ЕС. Компания привлекла 1 миллиард евро финансирования, включая недавний раунд на 600 миллионов евро во главе с General Catalyst, что дает ей ресурсы для конкуренции со своими хорошо финансируемыми американскими соперниками.
Однако Mistral сталкивается с проблемами в масштабировании в глобальном масштабе, оставаясь верной своим принципам открытого исходного кода. Недавний переход компании к проприетарным моделям привел к некоторой критике со стороны сторонников открытого исходного кода. Эти критики рассматривают этот сдвиг как отклонение от основополагающих ценностей Mistral в пользу коммерческой жизнеспособности.
Расширение за рамки базового завершения кода
Mistral Code выходит за рамки базового завершения кода. Она охватывает целые рабочие процессы проекта. Платформа может открывать файлы, создавать новые модули, обновлять тесты и выполнять команды оболочки, и все это в рамках настраиваемых процессов утверждения, которые поддерживают надзор со стороны старших инженеров. Возможности генерации с расширенным извлечением информации системы позволяют ей понимать контекст проекта, анализируя базы кода, документацию и системы отслеживания проблем. Это контекстное восприятие приводит к более точным предложениям кода и снижает проблему «галлюцинаций», распространенную в более простых инструментах кодирования AI. Mistral продолжает разрабатывать более крупные и мощные модели кодирования, сохраняя при этом эффективность для локального развертывания.
Партнерство между Mistral и All Hands AI, создателями платформы агентов OpenDevin, расширяет модели Mistral в автономные рабочие процессы разработки программного обеспечения. Эти рабочие процессы могут даже завершать целые реализации функций.
AI-помощники по кодированию как корпоративная инфраструктура
Внедрение Mistral Code подчеркивает эволюцию AI-помощников по кодированию от экспериментальных инструментов до важной корпоративной инфраструктуры. Поскольку организации рассматривают AI как решающий фактор повышения производительности разработчиков, поставщики должны сбалансировать расширенные возможности со строгими требованиями безопасности, соответствия требованиям и настройки, специфичными для крупных предприятий.
Способность Mistral привлекать лучших специалистов из Meta и других ведущих лабораторий AI отражает растущую концентрацию опыта в ограниченном числе хорошо финансируемых компаний. В то время как эта консолидация ускоряет инновации, она также может ограничить разнообразие подходов к разработке AI.
Для предприятий, рассматривающих инструменты кодирования AI, Mistral Code предоставляет европейскую альтернативу американским платформам. Она предлагает конкретные преимущества для организаций, которые отдают приоритет суверенитету данных и соответствию нормативным требованиям. В конечном счете, успех платформы будет зависеть от ее способности обеспечить значительное повышение производительности, сохраняя при этом функции безопасности и настройки, которые отличают ее от более общих альтернатив.
Более широкие последствия для развертывания AI на предприятиях
Более широкие последствия Mistral Code выходят за рамки помощников по кодированию и касаются фундаментального вопроса о том, как следует развертывать системы AI в корпоративной среде. Акцент Mistral на развертывании на территории клиента и настройке моделей отличается от облачно-ориентированных подходов, предпочитаемых многими конкурентами из Silicon Valley.
По мере развития рынка AI-помощников по кодированию успех, вероятно, будет зависеть не только от возможностей модели, но и от способности поставщиков удовлетворять сложные операционные требования, требования безопасности и соответствия, которые регулируют внедрение корпоративного программного обеспечения. Mistral Code служит тестовым примером того, могут ли европейские компании AI эффективно конкурировать с американскими соперниками, предлагая дифференцированные подходы к развертыванию на предприятиях и управлению данными.
Заключение
Новый шаг Mistral AI на рынок разработки корпоративного программного обеспечения может стать переломным моментом для предприятий, которые отдают приоритет суверенитету данных, безопасности и настройке. Только время покажет, смогут ли они по-настоящему конкурировать с гигантами Silicon Valley, но у них, безусловно, есть уникальный подход и многое, что можно предложить.