Codestral 25.01 リリースノート / 新機能

Mistral AIは、元のバージョンよりも約2倍高速にコードを生成および補完するコーディングモデル、Codestral 25.01のリリースを発表しました。このアップデートでは、より効率的なアーキテクチャと改良されたトークナイザーを導入し、あらゆるfill-in-the-middle (FIM) ユースケースにおいて、新たな最先端（SOTA）標準を確立します。

パフォーマンスとアーキテクチャの改善

Codestral 25.01は、より効率的なアーキテクチャと改良されたトークナイザーを活用することで、コード生成と補完の速度を2倍に高めています。このモデルは、低レイテンシかつ高頻度なユースケース向けに設計されており、fill-in-the-middle (FIM)、コード修正、テスト生成などの重要な開発者タスクをサポートします。80以上のプログラミング言語に精通しており、256kのコンテキスト長をサポートしています。

技術ベンチマーク

Codestral 25.01は、いくつかの主要なベンチマークにおいて、100B未満のパラメータを持つ主要なコーディングモデルを凌駕しています。

一般的なコーディング習熟度

HumanEval (平均) において、Codestral 25.01は71.4%を達成し、以前のCodestral-2405 22B (65.6%)、DeepSeek Coder V2 lite (65.9%)、および Codellama 70B instruct (55.3%) を上回りました。

Fill-in-the-Middle (FIM) 機能

このモデルは、FIMユースケースにおいてSOTAであると説明されています。HumanEvalFIM (平均) のシングルライン・エグザクトマッチにおいて、85.89%を記録し、OpenAI FIM API (83.7%) と DeepSeek Chat API (84.63%) を打ち負かしました。

FIM pass@1 において、Codestral 25.01は平均95.3%を達成しました。これは、Codestral-2405 22Bの91.8%およびOpenAI FIM APIの92.7%と比較して高い数値です。

言語別パフォーマンス

Codestral 25.01は、HumanEvalにおけるテスト済み言語のほとんどでトップを走っています。これには、Python (86.6%)、C++ (78.9%)、Javascript (82.6%)、Bash (43.0%)、および Typescript (82.4%) が含まれます。提供されたデータにおける唯一の例外はJavaであり、Codestral-2405 22Bが78.5%を記録したのに対し、25.01は72.8%でした。

デプロイメントと可用性

Codestral 25.01は、以下のチャネルを通じて利用可能です：

IDE統合: IDEおよびIDEプラグインパートナーを通じて利用可能です。これには、VS CodeやJetBrains用の Continue における推奨オートコンプリートモデルとしての提供が含まれます。
APIアクセス: la Plateforme、Google Cloudの Vertex AI、および Azure AI Foundryでのプライベートプレビューを通じて、codestral-latest としてアクセス可能です。Amazon Bedrockのサポートも近日中に提供予定です。
エンタープライズ・デプロイメント: データとモデルのレジデンシー（所在）を必要とする組織向けに、モデルを企業のオンプレミスまたは Virtual Private Cloud (VPC) 内にデプロイすることが可能です。

業界の視点

Continueの共同創設者である Ty Dunn は、AIコードアシスタントにおけるFIM機能の重要性を強調しています：

"AIコードアシスタントにとって、コード補完は業務の大部分を占めており、fill-in-the-middle (FIM) に優れたモデルが必要です。Codestral 25.01は、この分野における重要な進歩を象徴しています。Mistral AIの新しいモデルは、より正確な提案を、より高速に提供することが可能です。これは、正確で効率的なソフトウェア開発における極めて重要な要素です。"

Codestral 25.01は、LMsys copilot arena リーダーボードで1位にデビューしました。