Mistral AI ha lanzado oficialmente Devstral, un modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto diseñado específicamente para mejorar la automatización de flujos de trabajo en ingeniería de software. Desarrollado en colaboración con All Hands AI, Devstral está orientado a entornos de programación complejos, abordando desafíos reales del desarrollo de software más allá de tareas aisladas como la autocompletación de código o la generación de funciones.
Un modelo para la acción contextual y la iteración real
Devstral se destaca en tareas que requieren acciones contextuales e iteraciones en múltiples archivos, algo esencial para abordar problemas de software del mundo real. Mediante el uso de frameworks de agentes de código, es capaz de explorar repositorios, sugerir correcciones de errores o implementar nuevas funciones con una intervención humana mínima.
Con una puntuación de 46,8 % en la prueba SWE-Bench Verified, Devstral supera a muchos modelos de código abierto previamente publicados por más de seis puntos porcentuales, lo que refleja su alta capacidad para resolver problemas documentados en proyectos reales.
Arquitectura potente y eficiente
Este modelo se basa en la arquitectura Mistral Small 3.1, afinada para optimizar la comprensión y generación de código. Es compatible con ventanas de contexto de hasta 128,000 tokens, lo que le permite manejar grandes bases de código y conversaciones extensas. Con 24 mil millones de parámetros, Devstral es lo suficientemente liviano como para ejecutarse localmente en GPUs de consumo como la NVIDIA RTX 4090 o incluso en dispositivos Apple Silicon con 32 GB de RAM.
Esta accesibilidad es vital para desarrolladores que trabajan con recursos limitados o gestionan código sensible que no puede compartirse con servicios en la nube.
Rendimiento superior en benchmarks
En evaluaciones rigurosas, Devstral ha superado a modelos más grandes como Deepseek-V3-0324 y Qwen3 232B-A22B, demostrando su eficiencia. También ha mostrado mejoras significativas frente a modelos de código cerrado como GPT-4.1-mini, superándolo por más de 20 puntos porcentuales, posicionándolo como una opción sólida para integrarse en pipelines de desarrollo de software ya existentes.
Implementación local y casos de uso
Uno de los principales atributos de Devstral es su facilidad para desplegarse localmente, lo cual resulta ideal para empresas que deben procesar código sin correr riesgos de fuga de información. Su arquitectura le permite integrarse con plataformas como OpenHands, facilitando la resolución rápida de problemas de software.
Gracias a sus capacidades, los desarrolladores pueden automatizar el ciclo completo de desarrollo de software: desde leer repositorios, escribir pruebas, generar parches, hasta ejecutar esas pruebas de forma continua hasta lograr resultados exitosos. Esto convierte a Devstral en un gran paso hacia la ingeniería de software autónoma.
📌 Devstral aún se encuentra en versión de vista previa para investigación, aunque Mistral AI ya trabaja en una versión más potente.
Licencia abierta para todos
Devstral se lanza bajo la licencia Apache 2.0, lo que permite su uso tanto comercial como no comercial, así como su modificación y redistribución. Está disponible para descarga en plataformas como Hugging Face, LM Studio, Ollama y Kaggle, y también puede ser accedido vía la API de Mistral bajo el identificador devstral-small-2505.
Esta licencia abierta facilita su adopción por parte de startups, desarrolladores independientes y empresas, eliminando obstáculos legales para su integración en productos y servicios.