Mistral wprowadza rodzinę modeli Devstral 2 ze 123 mld parametrów i narzędziem CLI do programowania w języku naturalnym

Firma Mistral AI właśnie podbiła stawkę w wyścigu o najbardziej efektywne narzędzia do automatyzacji tworzenia oprogramowania. Nowe modele Devstral 2 z interfejsem wiersza poleceń Mistral Vibe CLI to bezpośrednia odpowiedź na dominację zamkniętych rozwiązań Anthropic Claude Code czy GitHub Copilot. Europejczycy postawili na model otwartoźródłowy. Dorównuje on komercyjnym gigantom w testach, ale również oferuje znacznie niższe koszty eksploatacji.

Devstral 2 to aktualnie najlepszy otwartoźródłowy model do tworzenia autonomicznych agentów programistycznych, który przy ułamku parametrów konkurencji osiąga 72,2 proc. skuteczności w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów z GitHub.

Polski zespół SoftServe wygrywa Google Cloud Agentic Era Hackathon 2025 z rozwiązaniem Team Buddy

Devstral 2 to model o 123 mld parametrów, który w standardowym teście SWE-bench Verified osiągnął wynik 72,2 proc. Ten benchmark to zestaw 500 rzeczywistych problemów programistycznych wyciągniętych wprost ze zgłoszeń na GitHubie. Sztuczna inteligencja musi przeczytać opis błędu, przeanalizować kod źródłowy i wygenerować działającą łatkę, która przejdzie testy jednostkowe. Wynik ten plasuje francuski model wśród najlepszych otwartoźródłowych rozwiązań na rynku, wyprzedzając między innymi chińskiego DeepSeeka V3.2. Choć zamknięty Anthropic Claude Sonnet 4.5 wciąż utrzymuje przewagę, dystans między modelami otwartymi a komercyjnymi kurczy się jednak w zatrważającym tempie.

Google Jules to autonomiczny agent AI korzystający z Gemini 2.5 Pro. Samodzielnie pisze, testuje i wdraża kod

Mistral nie ograniczył się jednak do samego modelu. Firma wypuściła również Mistral Vibe CLI. Jest to narzędzie działające bezpośrednio w terminalu, które pozwala programistom komunikować się z Devstralem w naturalnym języku i zlecać mu zadania obejmujące wiele plików jednocześnie. Vibe CLI automatycznie skanuje strukturę projektu oraz status Git, by utrzymywać kontekst całego repozytorium. Nie ogranicza się więc do pojedynczego pliku, ale rozumie architekturę systemu na wyższym poziomie abstrakcji. Wyobraź sobie, że zamiast tłumaczyć koledze "otwórz plik X, znajdź funkcję Y i zmień parametr Z", po prostu mówisz "zoptymalizuj obsługę błędów w module autoryzacji"  i dzieje się to automatycznie. Dla developerów pracujących na mniej wydajnym sprzęcie przygotowano Devstral Small 2 z 24 miliardami parametrów, który osiąga 68 proc. w tym samym benchmarku i można go uruchomić lokalnie na zwykłym laptopie bez połączenia z internetem. Mistral udostępnił większy model pod zmodyfikowaną licencją MIT, a mniejszy Small 2 otrzymał pełnoprawną licencję Apache 2.0.

Grammarly wprowadza agentów AI dla sektora edukacji. Nowe narzędzia mają uczyć studentów krytycznego myślenia i pisania

Dla użytkowników końcowych, szczególnie małych zespołów deweloperskich czy freelancerów, Devstral 2 oznacza dostęp do narzędzi klasy enterprise bez przymusu wykupowania drogich subskrypcji. Devstral 2 kosztuje siedmiokrotnie mniej niż Claude Sonnet przy przetwarzaniu danych wyjściowych ($2 vs $15 za milion tokenów), co drastycznie obniża koszty w scenariuszach produkcyjnych. Możliwość lokalnego uruchomienia mniejszego modelu eliminuje również obawy związane z bezpieczeństwem danych wrażliwych. Pojęcie "vibe coding", ukute przez badacza AI Andreja Karpathy'ego, odnosi się do stylu programowania, gdzie deweloper opisuje intencje w naturalnym języku, a AI zajmuje się implementacją. To ewolucja w stosunku do wcześniejszych asystentów kodowania jak GitHub Copilot, które działały głównie jako autouzupełnianie. Tutaj mamy autonomicznego agenta zdolnego do wieloetapowych operacji bez mikrozarządzania ze strony człowieka. Jeśli trend się utrzyma, za rok programowanie może wyglądać bardziej jak konsultacja architektoniczna niż ręczne układanie klocków kodu.