Railwail
Prihlásiť sa

Codestral

KódNedostupné
od Mistral AIID modelu: codestral

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

Zobraziť alternatívyPorovnať
Stav
Nedostupné
Kontext
256 000 tokenov
Max. výstup
8 192 tokenov
Vstup → výstup
Text → Text
Vývojár
Mistral AI
Aktualizované
23. septembra 2026

Codestral nie je momentálne dostupný

Podrobnosti na tejto stránke si môžete prečítať. Vyberte si jednu z dostupných alternatív nižšie a spustite porovnateľný model hneď.

Prejsť na alternatívy
01

Porovnateľné modely

Všetky v tejto kategórii
02

Playground

Vyskúšajte Codestral

Chat

Momentálne nedostupné

Momentálne nedostupné.

Playground je vypnutý. Porovnateľné modely nájdete v tej istej kategórii: Pozrieť alternatívy

Vyskúšajte Codestral

Pošli správu. Odpoveď príde úplne, keď je model hotový (bez streamovania).

Systémový prompt
Maximálna dĺžka odpovede (tokeny)

Tento beh

Bez ceny – momentálne nedostupné.

Nový tu?

10 bezplatných credits (0,10 USD) pri registrácii cez Google

Použiteľné 24 hodín po registrácii, až 5 behov za deň a maximálne 2 credits za beh. Ostatné spôsoby prihlásenia sa spúšťajú bez credits.

03

O Codestral

StručneK 23. septembra 2026

Codestral je model od Mistral AI v kategórii Kód. Codestral nie je v súčasnosti dostupný na Railwail. Kontextné okno obsahuje 256 000 tokenov a jedna odpoveď môže byť dlhá až 8 192 tokenov.

Pozadie

O Mistral AI

Založené 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.

Navštíviť Mistral AI

Architektúra

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.

Parametre
22B (dense)
Kontext
32 000 tokenov

Schopnosti

  • 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.

Tréning a licencia

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.

Licencia: 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).

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

Známe obmedzenia

  • 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)

Výskumné články

04

Ceny

Momentálne nedostupné. V súčasnosti nie je cena za tento model, preto ho nie je možné spustiť.

05

API

Zavolajte Codestral s vaším API kľúčom Railwail. V požiadavke použite toto ID modelu:
codestralDokumentácia APIZískať API kľúč

Momentálne nedostupné

Model nemá overenú cenu alebo je deaktivovaný; volania API sú odmietnuté.

06

Špecifikácie

ID modelu
codestral
Vývojár
Mistral AI
Kategória
Kód
Vstup
Text
Výstup
Text
Kontextové okno
256 000 tokenov
Max. výstup
8 192 tokenov
Veľkosť modelu
22B (dense)
Licencia
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).
Katalógová položka aktualizovaná
23. septembra 2026

Značky

  • coding
  • fast
  • multilanguage
07

Príklady promptov

Príklady z katalógu Railwail. Neboli vygenerované živě na tejto stránke.

  • TypeScript API Handler

    Write a type-safe Express middleware for JWT authentication in TypeScript
    Zobraziť príklad odpovede

    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
    Zobraziť príklad odpovede

    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

Prípady použitia

Na čo sa používa

  • 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

Často kladené otázky

Čo je Codestral?

Codestral je model od Mistral AI v kategórii Kód. Je uvedený na Railwail, ale momentálne ho nie je možné spustiť.

Koľko stojí Codestral na Railwail?

Codestral nie je momentálne možné spustiť na Railwail, preto nie je aktuálna cena. Dostupné alternatívy s cenami sú uvedené nižšie na tejto stránke.

Aké je kontextné okno Codestral?

Kontextné okno Codestral obsahuje 256 000 tokenov. Jedna odpoveď môže byť dlhá až 8 192 tokenov.

Ako rýchly je Codestral?

Pre Codestral je na Railwail zatiaľ príliš málo meraných spustení na určenie doby spustenia. Závisí to od vstupu, nastavení a zaťaženia u poskytovateľa.

Je Codestral lepší ako Code Llama 13B Instruct?

Závisí to od úlohy. Codestral (Mistral AI) a Code Llama 13B Instruct (Meta) sú oba modely v kategórii Kód. Stránka porovnania zobrazuje ich ceny a špecifikácie vedľa seba.

Porovnať Codestral a Code Llama 13B Instruct

Môžem Codestral používať práve teraz?

Momentálne nedostupné. Stránka zostáva online; dostupné alternatívy z tej istej kategórie sú uvedené nižšie.

Všetky modely cez jedno API

Jeden API kľúč pre všetky modely na Railwail. Použitie sa účtuje z predplateného kreditu, 1 kredit = 0,01 USD.

Získať API kľúčPrehliadnuť všetky modely