Railwail
Prisijungti

Codestral

KodasNeprieinama
iš Mistral AIModelio ID: codestral

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

Peržiūrėti alternatyvasPalyginti
Būsena
Neprieinama
Kontekstas
256 000 žetonų
Maks. išvestis
8 192 žetonų
Įvestis → išvestis
Tekstas → Tekstas
Kūrėjas
Mistral AI
Atnaujinta
2026 m. rugsėjo 23 d.

Codestral šiuo metu neprieinamas

Šiame puslapyje galite perskaityti išsamią informaciją. Norėdami iš karto paleisti panašų modelį, pasirinkite vieną iš žemiau pateiktų prieinamų alternatyvų.

Į alternatyvas
01

Panašūs modeliai

Visi šioje kategorijoje
02

Žaidimų aikštelė

Išbandyti Codestral

Pokalbis

Šiuo metu neprieinamas

Šiuo metu nepasiekiama.

Žaidimų aikštelė išjungta. Panašius modelius rasite toje pačioje kategorijoje: Peržiūrėti alternatyvas

Išbandyti Codestral

Parašykite žinutę. Atsakymas pasirodo visas, kai modelis baigtas (be transliavimo).

Sistemos užrašas
Maks. atsakymo ilgis (žetonai)

Šis paleidimas

Nėra kainos – šiuo metu neprieinama.

Naujas čia?

10 nemokami kreditai (0,10 USD), kai užsiregistruojate naudodami Google

Galima naudoti 24 valandų po registracijos, iki 5 paleidimų per dieną ir daugiausia 2 kreditų per paleidimą. Kiti prisijungimo būdai pradedami be kreditų.

03

Apie Codestral

TrumpaiNuo 2026 m. rugsėjo 23 d.

Codestral yra Mistral AI modelis iš Kodas kategorijos. Codestral šiuo metu nėra prieinamas per Railwail. Konteksto langas saugo 256 000 žetonų, o vienas atsakymas gali būti iki 8 192 žetonų ilgio.

Fonas

Apie Mistral AI

Įkurta 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.

Apsilankyti Mistral AI

Architektūra

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.

Parametrai
22B (dense)
Kontekstas
32 000 žetonų

Galimybės

  • 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.

Mokymas ir licencija

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.

Licencija: 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).

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

Žinomos ribotybės

  • 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)

Moksliniai straipsniai

04

Kainos

Šiuo metu nepasiekiama. Šiuo metu šiam modeliui nėra nustatytos kainos, todėl jo negalima paleisti.

05

API

Iškvieskite Codestral naudodami savo Railwail API raktą. Šioje užklausoje naudokite šią modelio ID:
codestralPeržiūrėti API dokumentacijąGauti API raktą

Šiuo metu nepasiekiama

Modelis neturi patikrintos kainos arba yra išjungtas; API skambučiai atmetami.

06

Specifikacijos

Modelio ID
codestral
Kūrėjas
Mistral AI
Kategorija
Kodas
Įvestis
Tekstas
Išvestis
Tekstas
Konteksto langas
256 000 žetonų
Maks. išvestis
8 192 žetonų
Modelio dydis
22B (dense)
Licencija
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).
Katalogo įrašas atnaujintas
2026 m. rugsėjo 23 d.

Žymos

  • coding
  • fast
  • multilanguage
07

Pavyzdiniai užklausos tekstai

Pavyzdžiai iš Railwail katalogo. Jie nebuvo sugeneruoti tiesiogiai šiame puslapyje.

  • TypeScript API Handler

    Write a type-safe Express middleware for JWT authentication in TypeScript
    Rodyti pavyzdinį atsakymą

    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
    Rodyti pavyzdinį atsakymą

    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

Panaudojimo atvejai

Kam tai naudojama

  • 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

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra Codestral?

Codestral yra Mistral AI modelis iš Kodas kategorijos. Jis yra Railwail kataloge, tačiau šiuo metu negali būti paleistas.

Kiek kainuoja Codestral Railwail?

Codestral šiuo metu negali būti paleistas Railwail, todėl nėra dabartinės kainos. Toliau šiame puslapyje pateikiamos galimos alternatyvos su kainomis.

Koks yra Codestral konteksto langas?

Codestral konteksto langas saugo 256 000 žetonų. Vienas atsakymas gali būti iki 8 192 žetonų ilgio.

Koks yra Codestral greitis?

Codestral Railwail platformoje dar nėra pakankamai išmatuotų vykdymų, kad būtų galima nurodyti vykdymo laiką. Jis priklauso nuo įvesties, nustatymų ir teikėjo apkrovos.

Ar Codestral geriau nei Code Llama 13B Instruct?

Tai priklauso nuo užduoties. Codestral (Mistral AI) ir Code Llama 13B Instruct (Meta) yra abu modeliai iš Kodas kategorijos. Palyginimo puslapyje jų kainos ir specifikacijos rodomos viena šalia kitos.

Palyginti Codestral ir Code Llama 13B Instruct

Ar dabar galiu naudoti Codestral?

Šiuo metu nepasiekiama. Puslapis lieka aktyvus; toliau pateikiamos galimos alternatyvos iš tos pačios kategorijos.

Visi modeliai per vieną API

Vienas API raktas visiems Railwail modeliams. Naudojimas apmokestinamas iš iš anksto nupirktų kreditų, 1 kreditas = 0,01 USD.

Gauti API raktąPeržiūrėti visų modelių