Railwail
התחברות

Codestral

קודלא זמין
מאת Mistral AIמזהה מודל: codestral

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

ראה חלופותהשווה
סטטוס
לא זמין
הקשר
256,000 טוקנים
פלט מקסימלי
8,192 טוקנים
קלט → פלט
טקסט → טקסט
מפתח
Mistral AI
עודכן
23 בספטמבר 2026

Codestral אינו זמין כרגע

אתם יכולים עדיין לקרוא את הפרטים בעמוד זה. בחרו באחת מהחלופות הזמינות למטה כדי להריץ מודל דומה מיד.

עבור לחלופות
01

דגמים דומים

הכל בקטגוריה זו
02

Playground

נסה את Codestral

צ'אט

לא זמין כרגע

לא זמין כרגע.

ה-Playground מושבת. מודלים דומים תוכל למצוא באותה קטגוריה: עיין בחלופות

נסה את Codestral

שלחו הודעה. התשובה תגיע במלואה כשהמודל יסיים (ללא סטרימינג).

הנחיית מערכת
אורך תשובה מקסימלי (טוקנים)

הריצה הזו

אין מחיר – כרגע לא זמין.

חדש כאן?

10 קרדיטים חינם (‏0.10 ‏$) כשאתה נרשם עם Google

ניתן להשתמש 24 שעות לאחר ההרשמה, עד 5 ריצות ביום ולכל היותר 2 קרדיטים לריצה. שיטות כניסה אחרות מתחילות ללא קרדיטים.

03

אודות Codestral

בקצרהנכון ל-23 בספטמבר 2026

Codestral הוא מודל של Mistral AI בקטגוריית קוד. Codestral אינו זמין כרגע ב-Railwail. חלון ההקשר מכיל 256,000 טוקנים, והתשובה יכולה להיות עד 8,192 טוקנים.

רקע

אודות Mistral AI

הוקם בשנת 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.

בקרו ב-Mistral AI

ארכיטקטורה

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.

פרמטרים
22B (dense)
הקשר
32,000 טוקנים

יכולות

  • 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.

הדרכה ורישיון

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.

רישיון: 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).

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

מגבלות ידועות

  • 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)

מאמרים מדעיים

04

תמחור

לא זמין כרגע. אין מחיר למודל זה כרגע, לכן לא ניתן להריצו.

05

API

קראו ל-Codestral עם מפתח ה-API של Railwail שלכם. השתמשו ב-ID מודל זה בבקשה:
codestralתיעוד APIקבלו מפתח API

לא זמין כרגע

לדגם אין מחיר מאומת או שהוא מושבת; קריאות API נדחות.

06

מפרטים

ID מודל
codestral
מפתח
Mistral AI
קטגוריה
קוד
קלט
טקסט
פלט
טקסט
חלון הקשר
256,000 טוקנים
פלט מקסימלי
8,192 טוקנים
גודל המודל
22B (dense)
רישיון
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).
רשומת הקטלוג עודכנה
23 בספטמבר 2026

תגיות

  • coding
  • fast
  • multilanguage
07

הנחיות לדוגמה

דוגמאות מקטלוג Railwail. הן לא נוצרו בשידור חי בעמוד זה.

  • TypeScript API Handler

    Write a type-safe Express middleware for JWT authentication in TypeScript
    הצגת תשובת דוגמה

    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
    הצגת תשובת דוגמה

    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

מקרי שימוש

בשביל מה זה משמש

  • 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

שאלות נפוצות

מה זה Codestral?

Codestral הוא מודל של Mistral AI בקטגוריית קוד. הוא רשום ב-Railwail אך לא ניתן להריץ אותו כרגע.

כמה עולה Codestral ב-Railwail?

לא ניתן להריץ את Codestral ב-Railwail כרגע, לכן אין מחיר עדכני. חלופות זמינות עם מחירים מופיעות בהמשך הדף.

מה גודל חלון ההקשר של Codestral?

חלון ההקשר של Codestral מכיל 256,000 טוקנים. התשובה יכולה להיות עד 8,192 טוקנים.

כמה מהיר Codestral?

עדיין אין מספיק הרצות שנמדדו של Codestral ב-Railwail כדי לציין זמן הרצה. זה תלוי בקלט, בהגדרות ובעומס אצל הספק.

האם Codestral טוב יותר מ-Code Llama 13B Instruct?

זה תלוי במשימה. Codestral (Mistral AI) ו-Code Llama 13B Instruct (Meta) הם שניהם מודלים בקטגוריית קוד. דף ההשוואה מציג את המחירים והמפרטים שלהם זה לצד זה.

השווה בין Codestral ל-Code Llama 13B Instruct

האם אני יכול להשתמש ב-Codestral עכשיו?

לא זמין כרגע. הדף נשאר באינטרנט; חלופות זמינות מאותה קטגוריה מופיעות בהמשך.

כל המודלים דרך API אחד

מפתח API אחד לכל מודל ב-Railwail. השימוש מחויב מאשראי מראש, 1 אשראי = ‏0.01 ‏$.

קבלו מפתח APIצפו בכל המודלים