Railwail
Conectare

Codestral

CodIndisponibil
de Mistral AIID model: codestral

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

Vezi alternativeCompară
Status
Indisponibil
Context
256.000 tokeni
Ieșire max.
8.192 tokeni
Intrare → ieșire
Text → Text
Dezvoltator
Mistral AI
Actualizat
23 septembrie 2026

Codestral nu este disponibil în acest moment

Poți citi în continuare detaliile pe această pagină. Alege una dintre alternativele disponibile de mai jos pentru a rula imediat un model comparabil.

Mergi la alternative
01

Modele comparabile

Toate din această categorie
02

Playground

Încearcă Codestral

Chat

Indisponibil în prezent

Indisponibil în prezent.

Playground-ul este dezactivat. Modele comparabile găsești în aceeași categorie: Vezi alternativele

Încearcă Codestral

Trimite un mesaj. Răspunsul sosește complet când modelul termină (fără streaming).

Prompt de sistem
Lungimea max. a răspunsului (tokeni)

Această rulare

Fără preț – momentan indisponibil.

Nou aici?

10 credite gratuite (0,10 USD) când te înregistrezi cu Google

Utilizabil 24 ore după înregistrare, până la 5 rulări pe zi și maximum 2 credite pe rulare. Alte metode de conectare încep fără credite.

03

Despre Codestral

Pe scurtDin 23 septembrie 2026

Codestral este un model de Mistral AI din categoria Cod. Codestral nu este disponibil în prezent pe Railwail. Fereastra de context conține 256.000 token-uri, iar un răspuns poate fi lung de până la 8.192 token-uri.

Fundal

Despre Mistral AI

Fondat 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.

Vizitează Mistral AI

Arhitectură

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.

Parametri
22B (dense)
Context
32.000 tokeni

Capabilități

  • 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.

Antrenament & licență

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.

Licență: 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).

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

Limitări cunoscute

  • 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)

Lucrări de cercetare

04

Prețuri

Indisponibil în prezent. Nu există preț pentru acest model în acest moment, deci nu poate fi executat.

05

API

Apelează Codestral cu cheia ta API Railwail. Folosește acest ID de model în cerere:
codestralDocumentația APIObține o cheie API

Indisponibil în prezent

Modelul nu are un preț verificat sau este dezactivat; apelurile API sunt refuzate.

06

Specificații

ID model
codestral
Dezvoltator
Mistral AI
Categorie
Cod
Intrare
Text
Ieșire
Text
Fereastră de context
256.000 tokeni
Ieșire max.
8.192 tokeni
Dimensiune model
22B (dense)
Licență
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).
Intrare catalog actualizată
23 septembrie 2026

Etichete

  • coding
  • fast
  • multilanguage
07

Indicații de exemplu

Exemple din catalogul Railwail. Nu au fost generate live pe această pagină.

  • TypeScript API Handler

    Write a type-safe Express middleware for JWT authentication in TypeScript
    Arată răspunsul exemplu

    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
    Arată răspunsul exemplu

    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

Cazuri de utilizare

Pentru ce se folosește

  • 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

Întrebări frecvente

Ce este Codestral?

Codestral este un model de Mistral AI din categoria Cod. Este listat pe Railwail, dar nu poate fi rulat în acest moment.

Cât costă Codestral pe Railwail?

Codestral nu poate fi rulat pe Railwail în acest moment, deci nu există preț curent. Alternativele disponibile cu prețuri sunt listate mai jos pe această pagină.

Care este fereastra de context a Codestral?

Fereastra de context a Codestral conține 256.000 token-uri. Un răspuns poate fi lung de până la 8.192 token-uri.

Cât de rapid este Codestral?

Nu sunt suficiente rulări măsurate ale Codestral pe Railwail încă pentru a indica un timp de rulare. Depinde de intrare, de setări și de sarcina la furnizor.

Este Codestral mai bun decât Code Llama 13B Instruct?

Depinde de sarcină. Codestral (Mistral AI) și Code Llama 13B Instruct (Meta) sunt ambele modele din categoria Cod. Pagina de comparație arată prețurile și specificațiile lor una lângă alta.

Compară Codestral și Code Llama 13B Instruct

Pot folosi Codestral chiar acum?

Indisponibil în prezent. Pagina rămâne online; alternativele disponibile din aceeași categorie sunt listate mai jos.

Toate modelele printr-o singură API

O cheie API pentru fiecare model pe Railwail. Utilizarea se percepe din credite prepay, 1 credit = 0,01 USD.

Obține cheie APIVizualizează toate modelele