Bergabunglah dengan buletin harian dan mingguan kami untuk pembaruan terbaru dan konten eksklusif tentang liputan AI terkemuka di industri. Pelajari lebih lanjut
Mistral AI meluncurkan asisten pengkodean perusahaan yang komprehensif pada hari Rabu, menandai dorongan paling agresif perusahaan intelijen Prancis yang paling agresif ke pasar pengembangan perangkat lunak perusahaan yang didominasi oleh Github Copilot Microsoft dan saingan Lembah Silikon lainnya.
Produk baru, yang disebut Mistral Code, menggabungkan model AI terbaru perusahaan dengan plugin lingkungan pengembangan terintegrasi dan opsi penyebaran di tempat yang dirancang khusus untuk perusahaan besar dengan persyaratan keamanan yang ketat. Peluncuran ini secara langsung menantang asisten pengkode yang ada dengan menawarkan apa yang menurut perusahaan merupakan kustomisasi dan kedaulatan data yang belum pernah terjadi sebelumnya.
“Fitur kami yang paling signifikan adalah bahwa kami mengusulkan lebih banyak penyesuaian dan untuk melayani model kami di premis,” kata Baptiste Rozière, seorang ilmuwan peneliti di Mistral AI dan mantan peneliti meta yang membantu mengembangkan model bahasa Llama asli, dalam wawancara eksklusif dengan VentureBeat. “Untuk kustomisasi, kami dapat mengkhususkan model kami untuk basis kode pelanggan, yang dapat membuat perbedaan besar dalam praktik untuk mendapatkan penyelesaian yang tepat untuk alur kerja yang khusus untuk pelanggan.”
Perusahaan Fokus mencerminkan strategi Mistral yang lebih luas untuk membedakan dirinya dari Openai dan pesaing Amerika lainnya dengan menekankan privasi data dan kepatuhan peraturan Eropa. Tidak seperti alat pengkodean perangkat lunak-sebagai-layanan yang khas, kode Mistral memungkinkan perusahaan untuk menggunakan seluruh tumpukan AI dalam infrastruktur mereka sendiri, memastikan bahwa kode hak milik tidak pernah meninggalkan server perusahaan.
“Dengan On-Prem, kami dapat melayani model pada perangkat keras pelanggan,” Rozière menjelaskan. “Mereka mendapatkan layanan tanpa kode mereka yang pernah meninggalkan server mereka sendiri, memastikan bahwa itu menghormati standar keselamatan dan kerahasiaan mereka.”
Bagaimana Mistral Mengidentifikasi Empat Hambatan Kunci Memblokir Adopsi AI Perusahaan
Peluncuran produk datang ketika adopsi perusahaan asisten pengkodean AI telah macet pada tahap pembuktian konsep untuk banyak organisasi. Mistral mensurvei Wakil Presiden Teknik, Pantat Platform, dan Kepala Petugas Keamanan Informasi untuk mengidentifikasi empat hambatan yang berulang: konektivitas terbatas ke repositori eksklusif, kustomisasi model minimal, cakupan tugas yang dangkal untuk alur kerja yang kompleks, dan perjanjian tingkat layanan yang terfragmentasi di berbagai penjual.
Kode Mistral membahas kekhawatiran ini melalui apa yang disebut perusahaan sebagai “penawaran terintegrasi secara vertikal” yang mencakup model, plugin, kontrol administratif, dan dukungan 24/7 di bawah satu kontrak. Platform ini dibangun di atas proyek lanjutan open-source yang terbukti tetapi menambahkan fitur-fitur kelas perusahaan seperti kontrol akses berbasis peran berbutir halus, pencatatan audit, dan analitik penggunaan.
Pada inti teknis, kode mistral memanfaatkan empat model AI khusus: codestral untuk penyelesaian kode, kodestral embed untuk pencarian dan pengambilan kode, devstral untuk alur kerja kode multi-tugas, dan media mistral untuk bantuan percakapan. Sistem ini mendukung lebih dari 80 bahasa pemrograman dan dapat menganalisis file, perbedaan GIT, output terminal, dan sistem pelacakan masalah.
Yang terpenting untuk pelanggan perusahaan, platform ini memungkinkan penyesuaian model yang mendasari repositori kode pribadi-kemampuan yang membedakannya dari alternatif eksklusif yang terkait dengan API eksternal. Kustomisasi ini dapat secara dramatis meningkatkan akurasi penyelesaian kode untuk kerangka kerja khusus perusahaan dan pola pengkodean.
Kemampuan teknis Mistral sebagian berasal dari strategi akuisisi bakat utama yang telah merebus peneliti kunci dari tim AI Llama AI Meta. Dari 14 penulis yang dikreditkan di Meta's Landmark 2023 Llama Paper yang mendirikan strategi AI open-source perusahaan, hanya tiga yang tersisa di raksasa media sosial. Lima dari peneliti yang sudah meninggal, termasuk Rozière, telah bergabung dengan Mistral selama 18 bulan terakhir.
Bakat eksodus dari meta mencerminkan dinamika kompetitif yang lebih luas dalam industri AI, di mana peneliti puncak memimpin kompensasi premium dan peluang untuk membentuk generasi sistem AI berikutnya. Untuk Mistral, karyawan ini memberikan keahlian yang mendalam dalam pengembangan model bahasa besar dan teknik pelatihan yang awalnya memelopori meta.
Marie-Anne Lachaux dan Thibaut Lavril, baik mantan peneliti meta dan rekan penulis dari makalah Llama asli, sekarang bekerja sebagai anggota pendiri dan insinyur penelitian AI di Mistral. Keahlian mereka berkontribusi langsung pada pengembangan model yang berfokus pada pengkodean Mistral, khususnya Devstral, yang dirilis perusahaan sebagai agen rekayasa perangkat lunak sumber terbuka pada bulan Mei.
Model Devstral mengungguli OpenAi saat menjalankan di laptop
Devstral menampilkan komitmen Mistral untuk pengembangan sumber terbuka, menawarkan model 24-miliar-parameter di bawah lisensi Apache 2.0 permisif. Model ini mencapai skor 46,8% pada tolok ukur terverifikasi SWE-bench, melampaui Openai GPT-4.1-mini dengan lebih dari 20 poin persentase sementara tetap cukup kecil untuk dijalankan pada kartu grafis NVIDIA RTX 4090 tunggal atau MacBook dengan 32 Gigabytes memori.
“Saat ini, dengan cukup jauh model terbuka terbaik untuk swe-bench diverifikasi dan untuk agen kode,” kata Rozière kepada VentureBeat. “Dan itu juga model yang sangat kecil – hanya 24 miliar parameter – yang dapat Anda jalankan secara lokal, bahkan di MacBook.”
Pendekatan ganda model open-source bersama dengan layanan perusahaan berpemilik mencerminkan posisi pasar Mistral yang lebih luas. Sementara perusahaan mempertahankan komitmennya untuk membuka pengembangan AI, ia menghasilkan pendapatan melalui fitur premium, layanan penyesuaian, dan kontrak dukungan perusahaan.
Pelanggan perusahaan awal memvalidasi pendekatan Mistral di seluruh industri yang diatur di mana kekhawatiran kedaulatan data mencegah adopsi asisten pengkodean berbasis cloud. Abanca, bank Spanyol dan Portugis terkemuka, telah menggunakan kode mistral pada skala menggunakan konfigurasi hibrida yang memungkinkan prototipe berbasis cloud sambil menjaga kode perbankan inti di tempat.
SNCF, Perusahaan Kereta Api Nasional Prancis, menggunakan Code Mistral Serverless untuk memberdayakan 4.000 pengembangnya dengan bantuan AI. Capgemini, integrator sistem global, telah menggunakan platform di tempat untuk lebih dari 1.500 pengembang yang bekerja pada proyek klien di industri yang diatur.
Penyebaran ini menunjukkan selera perusahaan untuk alat pengkodean AI yang memberikan kemampuan canggih tanpa mengurangi keamanan data atau kepatuhan peraturan. Tidak seperti asisten pengkodean yang berfokus pada konsumen, arsitektur perusahaan Mistral Code mendukung pengawasan administrasi dan jalur audit yang diperlukan oleh organisasi besar.
Peraturan AI Eropa memberi mistral keunggulan atas saingan Lembah Silikon
Pasar asisten pengkodean perusahaan telah menarik investasi besar dan persaingan dari raksasa teknologi. Microsoft's Github Copilot mendominasi dengan jutaan pengguna individu, sementara pendatang baru seperti Claude Anthropic dan alat-alat bertenaga Gemini Google bersaing untuk pangsa pasar perusahaan.
Warisan Eropa Mistral memberikan keunggulan peraturan di bawah Peraturan Perlindungan Data Umum dan Undang -Undang AI UE, yang memberlakukan persyaratan ketat pada sistem AI yang memproses data pribadi. Pendanaan perusahaan € 1 miliar, termasuk putaran € 600 juta baru-baru ini yang dipimpin oleh General Catalyst dengan penilaian $ 6 miliar, menyediakan sumber daya untuk bersaing dengan saingan Amerika yang didanai dengan baik.
Namun, Mistral menghadapi tantangan dalam penskalaan secara global sambil mempertahankan komitmen sumber terbuka. Pergeseran perusahaan baru-baru ini ke arah model kepemilikan seperti Mistral Medium 3 telah menarik kritik dari pendukung open-source yang memandangnya sebagai pengabaian prinsip pendirian yang mendukung kelayakan komersial.
Di luar penyelesaian kode: agen AI yang menulis seluruh modul perangkat lunak
Kode Mistral jauh melampaui penyelesaian kode dasar untuk mencakup seluruh alur kerja proyek. Platform dapat membuka file, menulis modul baru, memperbarui tes, dan menjalankan perintah shell – semua di bawah proses persetujuan yang dapat dikonfigurasi yang mempertahankan pengawasan insinyur senior.
Kemampuan generasi pengambilan sistem pengambilan sistem memungkinkannya untuk memahami konteks proyek dengan menganalisis basis kode, dokumentasi, dan sistem pelacakan masalah. Kesadaran kontekstual ini memungkinkan saran kode yang lebih akurat dan mengurangi masalah halusinasi yang mengganggu alat pengkodean AI yang lebih sederhana.
Mistral terus mengembangkan model pengkodean yang lebih besar dan lebih mampu sambil mempertahankan efisiensi untuk penyebaran lokal. Kemitraan perusahaan dengan All Hands AI, pencipta kerangka kerja agen Opendevin, memperluas model Mistral ke dalam alur kerja rekayasa perangkat lunak otonom yang dapat menyelesaikan seluruh implementasi fitur.
Apa arti fokus perusahaan Mistral untuk masa depan pengkodean AI
Peluncuran kode Mistral mencerminkan pematangan asisten pengkodean AI dari alat eksperimental ke infrastruktur yang sangat kritis. Karena organisasi semakin memandang AI sebagai hal yang penting untuk produktivitas pengembang, vendor harus menyeimbangkan kemampuan canggih dengan persyaratan keamanan, kepatuhan, dan penyesuaian perusahaan besar.
Keberhasilan Mistral dalam menarik talenta top dari Meta dan Laboratorium AI terkemuka lainnya menunjukkan konsolidasi keahlian yang sedang berlangsung dalam sejumlah kecil perusahaan yang didanai dengan baik. Konsentrasi bakat ini mempercepat inovasi sambil berpotensi membatasi keragaman pendekatan untuk pengembangan AI.
Untuk perusahaan yang mengevaluasi alat pengkodean AI, kode mistral menawarkan alternatif Eropa untuk platform Amerika, dengan keunggulan khusus untuk organisasi memprioritaskan kedaulatan data dan kepatuhan peraturan. Keberhasilan platform kemungkinan akan tergantung pada kemampuannya untuk memberikan peningkatan produktivitas yang terukur dengan tetap mempertahankan fitur keamanan dan penyesuaian yang membedakannya dari alternatif komoditas.
Implikasi yang lebih luas melampaui asisten pengkodean untuk pertanyaan mendasar tentang bagaimana sistem AI harus digunakan di lingkungan perusahaan. Penekanan Mistral pada penyebaran di tempat dan model kustomisasi kontras dengan pendekatan cloud-centric yang disukai oleh banyak pesaing Silicon Valley.
Karena pasar asisten pengkodean AI matang, kesuksesan kemungkinan akan bergantung tidak hanya pada kemampuan model tetapi juga pada kemampuan vendor untuk mengatasi persyaratan operasional, keamanan, dan kepatuhan yang kompleks yang mengatur adopsi perangkat lunak perusahaan. Kode Mistral menguji apakah perusahaan AI Eropa dapat bersaing dengan saingan Amerika dengan menawarkan pendekatan yang berbeda untuk penyebaran perusahaan dan tata kelola data.
