Sản phẩm mới, có tên là Mistral Code , kết hợp các mô hình AI mới nhất của công ty với các plugin môi trường phát triển tích hợp và các tùy chọn triển khai tại chỗ được thiết kế riêng cho các doanh nghiệp lớn có yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt. Việc ra mắt trực tiếp thách thức các trợ lý mã hóa hiện có bằng cách cung cấp những gì công ty cho biết là khả năng tùy chỉnh và quyền sở hữu dữ liệu chưa từng có.
“Các tính năng quan trọng nhất của chúng tôi là chúng tôi đề xuất tùy chỉnh nhiều hơn và phục vụ các mô hình của chúng tôi tại chỗ”, Baptiste Rozière, một nhà khoa học nghiên cứu tại Mistral AI và cựu nhà nghiên cứu Meta, người đã giúp phát triển mô hình ngôn ngữ Llama ban đầu, cho biết trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với VentureBeat. “Để tùy chỉnh, chúng tôi có thể chuyên biệt hóa các mô hình của mình cho cơ sở mã của khách hàng, điều này có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong thực tế để có được sự hoàn thành phù hợp cho các quy trình công việc cụ thể cho khách hàng”.
Trọng tâm doanh nghiệp phản ánh chiến lược rộng hơn của Mistral nhằm tạo sự khác biệt so với OpenAI và các đối thủ cạnh tranh khác của Mỹ bằng cách nhấn mạnh vào quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ quy định của Châu Âu. Không giống như các công cụ mã hóa phần mềm dưới dạng dịch vụ thông thường, Mistral Code cho phép các công ty triển khai toàn bộ ngăn xếp AI trong cơ sở hạ tầng của riêng họ, đảm bảo rằng mã độc quyền không bao giờ rời khỏi máy chủ của công ty.
“Với on-prem, chúng tôi có thể phục vụ mô hình trên phần cứng của khách hàng”, Rozière giải thích. “Họ nhận được dịch vụ mà không cần bất kỳ mã nào rời khỏi máy chủ của họ, đảm bảo rằng nó tôn trọng các tiêu chuẩn về an toàn và bảo mật của họ”.
Mistral đã xác định bốn rào cản chính ngăn cản việc áp dụng AI của doanh nghiệp như thế nào
Việc ra mắt sản phẩm diễn ra khi việc áp dụng trợ lý mã hóa AI của doanh nghiệp đã bị đình trệ ở giai đoạn chứng minh khái niệm đối với nhiều tổ chức. Mistral đã khảo sát các phó chủ tịch kỹ thuật, trưởng nhóm nền tảng và giám đốc an ninh thông tin để xác định bốn rào cản thường gặp: khả năng kết nối hạn chế với các kho lưu trữ độc quyền, tùy chỉnh mô hình tối thiểu, phạm vi tác vụ nông cho các quy trình làm việc phức tạp và các thỏa thuận cấp độ dịch vụ bị phân mảnh giữa nhiều nhà cung cấp.
Mistral Code giải quyết những mối quan tâm này thông qua cái mà công ty gọi là “dịch vụ tích hợp theo chiều dọc” bao gồm các mô hình, plugin, kiểm soát hành chính và hỗ trợ 24/7 theo một hợp đồng duy nhất. Nền tảng này được xây dựng trên dự án Continue mã nguồn mở đã được chứng minh nhưng bổ sung các tính năng cấp doanh nghiệp như kiểm soát truy cập dựa trên vai trò chi tiết, ghi nhật ký kiểm tra và phân tích sử dụng.
Về mặt kỹ thuật, Mistral Code tận dụng bốn mô hình AI chuyên biệt: Codestral để hoàn thiện mã, Codestral Embed để tìm kiếm và truy xuất mã, Devstral để thực hiện quy trình mã hóa đa tác vụ và Mistral Medium để hỗ trợ đàm thoại. Hệ thống hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ lập trình và có thể phân tích tệp, sự khác biệt của Git, đầu ra thiết bị đầu cuối và hệ thống theo dõi sự cố.
Quan trọng đối với khách hàng doanh nghiệp, nền tảng này cho phép tinh chỉnh các mô hình cơ bản trên kho lưu trữ mã riêng — một khả năng phân biệt nó với các giải pháp thay thế độc quyền gắn liền với API bên ngoài. Tùy chỉnh này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác hoàn thành mã cho các khuôn khổ và mẫu mã hóa cụ thể của công ty.
Tại sao các nhà nghiên cứu Meta hàng đầu lại tham gia vào nỗ lực thúc đẩy AI mã hóa của Mistral
Khả năng kỹ thuật của Mistral một phần xuất phát từ chiến lược thu hút nhân tài lớn đã lôi kéo các nhà nghiên cứu chủ chốt từ nhóm Llama AI của Meta. Trong số 14 tác giả được ghi nhận trong bài báo Llama mang tính bước ngoặt năm 2023 của Meta, bài báo đã thiết lập chiến lược AI nguồn mở của công ty, chỉ có ba người vẫn ở lại gã khổng lồ truyền thông xã hội. Năm trong số những nhà nghiên cứu đã rời đi, bao gồm cả Rozière, đã gia nhập Mistral trong 18 tháng qua.
Sự di cư của nhân tài khỏi Meta phản ánh động lực cạnh tranh rộng hơn trong ngành AI, nơi các nhà nghiên cứu hàng đầu được hưởng mức lương cao và cơ hội định hình thế hệ hệ thống AI tiếp theo. Đối với Mistral, những người được tuyển dụng này cung cấp chuyên môn sâu về phát triển mô hình ngôn ngữ lớn và các kỹ thuật đào tạo ban đầu được tiên phong tại Meta.
Marie-Anne Lachaux và Thibaut Lavril, cả hai đều là cựu nghiên cứu viên của Meta và đồng tác giả của bài báo Llama gốc , hiện làm việc với tư cách là thành viên sáng lập và kỹ sư nghiên cứu AI tại Mistral. Chuyên môn của họ đóng góp trực tiếp vào việc phát triển các mô hình tập trung vào mã hóa của Mistral, đặc biệt là Devstral , mà công ty đã phát hành dưới dạng tác nhân kỹ thuật phần mềm nguồn mở vào tháng 5.
Mô hình Devstral vượt trội hơn OpenAI khi chạy trên máy tính xách tay
Devstral thể hiện cam kết của Mistral đối với phát triển mã nguồn mở, cung cấp mô hình 24 tỷ tham số theo giấy phép Apache 2.0 cho phép. Mô hình đạt điểm 46,8% trên điểm chuẩn SWE-Bench Verified , vượt qua GPT-4.1-mini của OpenAI hơn 20 điểm phần trăm trong khi vẫn đủ nhỏ để chạy trên một card đồ họa Nvidia RTX 4090 hoặc MacBook có bộ nhớ 32 gigabyte.
“Hiện tại, đây là mô hình mở tốt nhất cho SWE-bench đã được xác minh và cho các tác nhân mã hóa”, Rozière nói với VentureBeat. “Và đây cũng là một mô hình rất nhỏ — chỉ có 24 tỷ tham số — mà bạn có thể chạy cục bộ, ngay cả trên MacBook”.
Cách tiếp cận kép của các mô hình nguồn mở cùng với các dịch vụ doanh nghiệp độc quyền phản ánh vị thế thị trường rộng hơn của Mistral. Trong khi công ty vẫn duy trì cam kết phát triển AI mở, công ty tạo ra doanh thu thông qua các tính năng cao cấp, dịch vụ tùy chỉnh và hợp đồng hỗ trợ doanh nghiệp.
Các ngân hàng và đường sắt triển khai các công cụ mã hóa tại chỗ của Mistral
Khách hàng doanh nghiệp đầu tiên xác nhận cách tiếp cận của Mistral trên các ngành được quản lý, nơi mà các mối quan tâm về chủ quyền dữ liệu ngăn cản việc áp dụng các trợ lý mã hóa dựa trên đám mây. Abanca , một ngân hàng hàng đầu của Tây Ban Nha và Bồ Đào Nha, đã triển khai Mistral Code ở quy mô lớn bằng cách sử dụng cấu hình lai cho phép tạo nguyên mẫu dựa trên đám mây trong khi vẫn giữ nguyên mã ngân hàng cốt lõi tại chỗ.
SNCF , công ty đường sắt quốc gia của Pháp, sử dụng Mistral Code Serverless để hỗ trợ 4.000 nhà phát triển của mình bằng sự hỗ trợ của AI. Capgemini , công ty tích hợp hệ thống toàn cầu, đã triển khai nền tảng tại chỗ cho hơn 1.500 nhà phát triển làm việc trên các dự án của khách hàng trong các ngành được quản lý.
Các triển khai này chứng minh nhu cầu của doanh nghiệp đối với các công cụ mã hóa AI cung cấp các khả năng tiên tiến mà không ảnh hưởng đến bảo mật dữ liệu hoặc tuân thủ quy định. Không giống như các trợ lý mã hóa tập trung vào người tiêu dùng, kiến trúc doanh nghiệp của Mistral Code hỗ trợ giám sát hành chính và theo dõi kiểm toán theo yêu cầu của các tổ chức lớn.
Quy định về AI của Châu Âu giúp Mistral có lợi thế hơn so với các đối thủ ở Thung lũng Silicon
Thị trường trợ lý mã hóa doanh nghiệp đã thu hút được sự đầu tư lớn và cạnh tranh từ các gã khổng lồ công nghệ. GitHub Copilot của Microsoft thống trị với hàng triệu người dùng cá nhân, trong khi những công ty mới tham gia như Claude của Anthropic và các công cụ chạy bằng Gemini của Google cạnh tranh để giành thị phần doanh nghiệp.
Di sản châu Âu của Mistral mang lại lợi thế về mặt pháp lý theo Quy định bảo vệ dữ liệu chung và Đạo luật AI của EU , áp dụng các yêu cầu nghiêm ngặt đối với các hệ thống AI xử lý dữ liệu cá nhân. Khoản tài trợ 1 tỷ euro của công ty, bao gồm vòng gọi vốn gần đây trị giá 600 triệu euro do General Catalyst dẫn đầu với mức định giá 6 tỷ đô la, cung cấp nguồn lực để cạnh tranh với các đối thủ Mỹ được tài trợ tốt.
Tuy nhiên, Mistral phải đối mặt với những thách thức trong việc mở rộng quy mô toàn cầu trong khi vẫn duy trì các cam kết nguồn mở của mình. Sự chuyển dịch gần đây của công ty sang các mô hình độc quyền như Mistral Medium 3 đã vấp phải sự chỉ trích từ những người ủng hộ nguồn mở, những người coi đây là hành động từ bỏ các nguyên tắc sáng lập để ủng hộ khả năng thương mại.
Ngoài việc hoàn thiện mã: Các tác nhân AI viết toàn bộ các mô-đun phần mềm
Mistral Code vượt xa việc hoàn thành mã cơ bản để bao gồm toàn bộ quy trình làm việc của dự án. Nền tảng này có thể mở tệp, viết mô-đun mới, cập nhật thử nghiệm và thực thi lệnh shell—tất cả đều theo quy trình phê duyệt có thể cấu hình được duy trì sự giám sát của kỹ sư cấp cao.
Khả năng tạo ra tăng cường truy xuất của hệ thống cho phép hệ thống hiểu bối cảnh dự án bằng cách phân tích cơ sở mã, tài liệu và hệ thống theo dõi vấn đề. Nhận thức theo bối cảnh này cho phép đề xuất mã chính xác hơn và giảm các vấn đề ảo giác gây khó khăn cho các công cụ mã hóa AI đơn giản hơn.
Mistral tiếp tục phát triển các mô hình mã hóa lớn hơn, có khả năng hơn trong khi vẫn duy trì hiệu quả cho việc triển khai cục bộ. Quan hệ đối tác của công ty với All Hands AI , những người sáng tạo ra khuôn khổ tác nhân OpenDevin, mở rộng các mô hình của Mistral thành các quy trình công việc kỹ thuật phần mềm tự động có thể hoàn thành toàn bộ việc triển khai tính năng.
Ý nghĩa của việc tập trung vào doanh nghiệp của Mistral đối với tương lai của mã hóa AI
Việc ra mắt Mistral Code phản ánh sự trưởng thành của trợ lý mã hóa AI từ các công cụ thử nghiệm đến cơ sở hạ tầng quan trọng của doanh nghiệp. Khi các tổ chức ngày càng coi AI là yếu tố thiết yếu đối với năng suất của nhà phát triển, các nhà cung cấp phải cân bằng các khả năng tiên tiến với các yêu cầu về bảo mật, tuân thủ và tùy chỉnh của các doanh nghiệp lớn.
Thành công của Mistral trong việc thu hút những tài năng hàng đầu từ Meta và các phòng thí nghiệm AI hàng đầu khác cho thấy sự hợp nhất liên tục về chuyên môn trong một số ít các công ty được tài trợ tốt. Sự tập trung tài năng này thúc đẩy sự đổi mới trong khi có khả năng hạn chế sự đa dạng của các phương pháp tiếp cận phát triển AI.
Đối với các doanh nghiệp đang đánh giá các công cụ mã hóa AI, Mistral Code cung cấp một giải pháp thay thế cho nền tảng của Mỹ tại châu Âu, với những lợi thế cụ thể dành cho các tổ chức ưu tiên quyền sở hữu dữ liệu và tuân thủ quy định. Sự thành công của nền tảng có thể phụ thuộc vào khả năng mang lại những cải tiến năng suất có thể đo lường được trong khi vẫn duy trì các tính năng bảo mật và tùy chỉnh giúp phân biệt nó với các giải pháp thay thế hàng hóa.
Những hàm ý rộng hơn mở rộng ra ngoài các trợ lý mã hóa đến câu hỏi cơ bản về cách triển khai các hệ thống AI trong môi trường doanh nghiệp. Sự nhấn mạnh của Mistral vào việc triển khai tại chỗ và tùy chỉnh mô hình trái ngược với các phương pháp tiếp cận tập trung vào đám mây được nhiều đối thủ cạnh tranh ở Thung lũng Silicon ưa chuộng.
Khi thị trường trợ lý mã hóa AI phát triển, thành công có thể không chỉ phụ thuộc vào khả năng của mô hình mà còn phụ thuộc vào khả năng của nhà cung cấp trong việc giải quyết các yêu cầu phức tạp về hoạt động, bảo mật và tuân thủ chi phối việc áp dụng phần mềm doanh nghiệp. Mistral Code kiểm tra xem các công ty AI của Châu Âu có thể cạnh tranh với các đối thủ của Hoa Kỳ hay không bằng cách cung cấp các phương pháp tiếp cận khác biệt đối với việc triển khai doanh nghiệp và quản trị dữ liệu.
