Mistral代码开源编程开源模型

Mistral Codestral 2501

Mistral Codestral系列 · Mistral AI · 2024-05发布

开源支持本地部署国内可直连有免费额度长上下文代码专用

🔗 官方体验地址 → 📄 API文档地址 → 📥 模型下载地址 →

模型介绍

Mistral 开源的代码生成模型，支持 80+ 编程语言，256K 上下文可处理整个代码库，兼容 Fill-in-the-Middle 补全格式，适合接入 IDE。

模型基础信息

模型系列Mistral Codestral系列

开发机构Mistral AI

发布时间2024-05

参数规模22B

上下文窗口256K

模型类型文本（代码专用）

中文能力良好

使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署

免费额度与收费政策

开源免费（非商业） API 计费

免费规则详情

MNPL 许可限制商业用途；API 按 token 计费。

收费标准简介

本地免费；API 约 $0.30 / 百万 token（以官方为准）。

模型能力介绍

✅ 核心优势

80+ 语�
256K 长上下文
FIM 补全格式
IDE 友好

⚠️ 短板与局限

非商业许可限制
偏代码场景
中文注释一般

🎯 适用场景

代码补全
代码生成
IDE 插件
代码库分析

模型使用教程

本章节整理 Mistral Codestral 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。

本地体验：ollama run mistral-codestral 或 Transformers / vLLM 加载。
云端：HF 托管模型可在线体验。

ollama run mistral-codestral "用中文介绍一下Mistral Codestral"

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download Mistral AI/Mistral Codestral --local-dir ./mistral-codestral

或 ModelScope 国内直连下载。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('Mistral AI/Mistral Codestral')
tok = AutoTokenizer.from_pretrained('Mistral AI/Mistral Codestral')
code = tok.apply_chat_template([{'role':'user','content':'你好'}], tokenize=False)
print(model.generate(**tok(code, return_tensors='pt')))

Codestral 22B（MNPL）是 Mistral 的代码模型，FIM 补全格式适合 IDE 内联补全，需约 48GB 显存（量化后 24GB）。

安装 vLLM：

pip install vllm

启动服务：

vllm serve mistralai/Codestral-22B-v0.1 --port 8000

在 Continue / Tabby 中把模型填 Codestral-22B、base URL 指向 http://localhost:8000/v1。

Tips：MNPL 许可不可商用；IDE 补全体验接近商业工具。

💡 使用小技巧

接入插件（Continue/Tabby 等）体验最佳。

❓ 常见问题 FAQ

Q1：Codestral 能商用吗？\nA1：MNPL 限制商业，需授权。

访问备注与注意事项

权重 hf-mirror 可下\n商业需注意许可