Railwail
Вход

Codestral

КодНедостъпно
от Mistral AIID на модела: codestral

Mistral's code-specialized model. Optimized for code generation, completion, and understanding across 80+ languages.

Виж алтернативиСравни
Статус
Недостъпно
Контекст
256 000 токена
Макс. изход
8192 токена
Вход → Изход
Текст → Текст
Разработчик
Mistral AI
Актуализирано
23 септември 2026 г.

Codestral е временно недостъпен

Можете да прочетете подробностите на тази страница. Изберете една от наличните алтернативи по-долу, за да стартирате сравним модел веднага.

Към алтернативите
01

Сравними модели

Всички в тази категория
02

Playground

Опитай Codestral

Чат

Временно недостъпно

Временно недостъпно.

Playground е деактивиран. Сравними модели можеш да намериш в същата категория: Преглед на алтернативи

Опитай Codestral

Изпрати съобщение. Отговорът пристига пълен, когато моделът завърши (без потоково предаване).

Системен промпт
Макс. дължина на отговора (токени)

Този запуск

Няма цена – в момента недостъпно.

Нов си тук?

10 безплатни кредита (0,10 щ.д.) при регистрация с Google

Използваемо 24 часа след регистрация, до 5 запуска на ден и максимум 2 кредита на запуск. Други методи за вход стартират без кредита.

03

За Codestral

НакраткоКъм 23 септември 2026 г.

Codestral е модел на Mistral AI от категория Код. На Railwail Codestral в момента не е наличен. Контекстното окно съдържа 256 000 токена, а един отговор може да бъде до 8192 токена дълъг.

Фон

За Mistral AI

Основана 2023 · Paris, France

Mistral AI was founded in April 2023 in Paris by Arthur Mensch (CEO, former DeepMind), Guillaume Lample and Timothée Lacroix (both former Meta FAIR co-authors of the LLaMA papers). Mistral has built a frontier-scale European LLM lab with a portfolio mixing fully open-weight releases (Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Mixtral 8x22B, Mistral Small) and commercial closed-API models (Mistral Large, Mistral Embed, Mistral Saba). The company has raised over €1B from investors including Andreessen Horowitz, General Catalyst, Lightspeed, Salesforce, Nvidia and Microsoft, with a 2024 valuation around €6B. Codestral was released May 2024 as Mistral's first dedicated code model — a 22B dense transformer trained on 80+ programming languages with native fill-in-the-middle support for IDE integrations. A successor, Codestral 25.01, followed in January 2025.

Посетете Mistral AI

Архитектура

Decoder-only Transformer for code (Mistral architecture)

Codestral-22B is a 22B dense decoder-only transformer using Mistral's standard architecture: 56 layers, 6,144 hidden size, 48-head grouped-query attention with 8 KV heads, sliding-window attention (4,096-token window), RoPE positional embeddings with theta=1M (for long-context support), SwiGLU activations and RMSNorm. The tokeniser is the Mistral BPE with 32,768 entries plus added fill-in-the-middle special tokens (`[PREFIX]`, `[SUFFIX]`, `[MIDDLE]`). Training combined a standard left-to-right autoregressive objective with FIM training for IDE-grade code completion. The training corpus covers 80+ programming languages drawn from public code repositories, plus natural-language code documentation pairs and instruction data for the chat / explain capability. Released May 2024 under the Mistral AI Non-Production License (MNPL), which permits open-weights research and evaluation but not commercial production use without a separate license or hosted API access.

Параметри
22B (dense)
Контекст
32 000 токена

Възможности

  • 22B dense transformer purpose-built for code
  • Native fill-in-the-middle (FIM) for IDE autocomplete
  • Trained on 80+ programming languages
  • 32K context window
  • Competitive with CodeLlama-34B and DeepSeek-Coder-33B at smaller size
  • Strong on mainstream: Python, JS/TS, Java, C/C++, Go, Rust, Bash, SQL, PHP, Swift
  • Open weights available under MNPL (research only)
  • Best for: IDE code completion, code generation, explanation and refactoring across mainstream languages.

Обучение и лиценз

Trained on trillions of tokens (exact figure not disclosed) of public code repositories across 80+ programming languages, natural-language code-documentation pairs, and instruction-style code data for chat and explain capabilities. Knowledge cutoff approximately early 2024. Training combined autoregressive and fill-in-the-middle objectives.

Лиценз: Mistral AI Non-Production License (MNPL). Open weights for research, evaluation and personal use; commercial production requires Mistral commercial license or hosted API access (la Plateforme, AWS Bedrock, Azure AI Studio).

Тестване на безопасност: Mistral publishes a model card for Codestral. Safety focus is on code-specific risks (malware, vulnerability generation) rather than general consumer-chat alignment.

Известни ограничения

  • MNPL blocks commercial production use of open weights
  • Smaller than successor Codestral 25.01 and below DeepSeek-Coder V2 on top benchmarks
  • 32K context shorter than newer code models (DeepSeek-Coder V2: 128K)
  • Weaker on rare languages and DSLs
  • Not as strong on agentic / repo-level reasoning as longer-context code models
  • No multimodal input (no image-of-code understanding)

Научни статии

04

Цени

Временно недостъпно. В момента няма цена за този модел, затова не може да се изпълни.

05

API

Извикайте Codestral с вашия Railwail API ключ. Използвайте този ID на модела в заявката:
codestralAPI документацияПолучете API ключ

В момента недостъпно

Моделът няма проверена цена или е деактивиран; API обаждания се отхвърлят.

06

Спецификации

ID на модела
codestral
Разработчик
Mistral AI
Категория
Код
Вход
Текст
Изход
Текст
Контекстен прозорец
256 000 токена
Макс. изход
8192 токена
Размер на модела
22B (dense)
Лиценз
Mistral AI Non-Production License (MNPL). Open weights for research, evaluation and personal use; commercial production requires Mistral commercial license or hosted API access (la Plateforme, AWS Bedrock, Azure AI Studio).
Каталогът е актуализиран
23 септември 2026 г.

Етикети

  • coding
  • fast
  • multilanguage
07

Примерни подкани

Примери от каталога на Railwail. Те не бяха генерирани живо на тази страница.

  • TypeScript API Handler

    Write a type-safe Express middleware for JWT authentication in TypeScript
    Показване на примерен отговор

    import { Request, Response, NextFunction } from 'express'; import jwt from 'jsonwebtoken'; interface JwtPayload { userId: string; email: string; role: 'admin' | 'user'; } declare global { namespace Express { interface Request { user?: JwtPayload; } } } export const authenticate = ( req: Request, res: Response, next: NextFunction ): void => { const token = req.headers.authorization?.split(' ')[1]; if (!token) { res.status(401).json({ error: 'No token provided' }); return; } try { const decoded = jwt.verify( token, process.env.JWT_SECRET! ) as JwtPayload; req.user = decoded; next(); } catch (err) { res.status(403).json({ error: 'Invalid or expired token' }); } };

  • Rust Error Handling

    Write a Rust function that reads a JSON config file and returns a parsed struct with proper error handling
    Показване на примерен отговор

    use serde::Deserialize; use std::fs; use std::path::Path; use thiserror::Error; #[derive(Debug, Deserialize)] pub struct AppConfig { pub host: String, pub port: u16, pub database_url: String, pub max_connections: Option<u32>, } #[derive(Error, Debug)] pub enum ConfigError { #[error("Failed to read config file: {0}")] IoError(#[from] std::io::Error), #[error("Failed to parse config JSON: {0}")] ParseError(#[from] serde_json::Error), #[error("Config file not found: {0}")] NotFound(String), } pub fn load_config(path: &str) -> Result<AppConfig, ConfigError> { if !Path::new(path).exists() { return Err(ConfigError::NotFound(path.to_string())); } let contents = fs::read_to_string(path)?; let config: AppConfig = serde_json::from_str(&contents)?; Ok(config) } // Usage: // let config = load_config("config.json")?;

08

Случаи на използване

За какво се използва

  • IDE code completion (continue.dev, JetBrains)
  • Code generation and refactoring
  • Code explanation and review
  • Cross-language code translation
  • Self-hosted developer assistants (research)
  • Production deployments via Mistral hosted API
09

Често задавани въпроси

Какво е Codestral?

Codestral е модел от Mistral AI в категория Код. Той е включен в каталога на Railwail, но не може да се стартира в момента.

Колко струва Codestral на Railwail?

Codestral не може да се стартира на Railwail в момента, затова няма текуща цена. Налични алтернативи с цени са изброени по-долу на тази страница.

Какво е контекстното окно на Codestral?

Контекстното окно на Codestral съдържа 256 000 токена. Един отговор може да бъде до 8192 токена дълъг.

Колко бърз е Codestral?

Все още няма достатъчно измерени задачи на Codestral на Railwail, за да се посочи време на изпълнение. Зависи от входа, настройките и натоварването на доставчика.

Е ли Codestral по-добър от Code Llama 13B Instruct?

Зависи от задачата. Codestral (Mistral AI) и Code Llama 13B Instruct (Meta) са и двата модела в категория Код. Страницата за сравнение показва техните цени и спецификации един до друг.

Сравни Codestral и Code Llama 13B Instruct

Мога ли да използвам Codestral сега?

Временно недостъпно. Страницата остава онлайн; налични алтернативи от същата категория са изброени по-долу.

Всички модели чрез един API

Един API ключ за всеки модел на Railwail. Използването се начислява от предплатени кредити, 1 кредит = 0,01 щ.д..

Получете API ключПреглед на всички модели