Devstral Small 1.1
Publié par Mistral AI le 11 juillet 2025, Devstral Small 1.1 est un LLM agentique de 24 milliards de paramètres spécialisé dans le génie logiciel. Affiné à partir de Mistral-Small-3.1, il est conçu pour explorer des bases de code, utiliser des outils et coordonner des modifications dans…
Publié par Mistral AI le 11 juillet 2025, Devstral Small 1.1 est un LLM agentique de 24 milliards de paramètres spécialisé dans le génie logiciel. Affiné à partir de Mistral-Small-3.1, il est conçu pour explorer des bases de code, utiliser des outils et coordonner des modifications dans plusieurs fichiers.
Ce modèle text-only associe une fenêtre de contexte de 131 072 tokens à la prise en charge du function calling de Mistral. Sa licence Apache 2.0 autorise les usages commerciaux et ses poids ouverts rendent possible une utilisation par API comme une inférence locale avec plusieurs moteurs courants.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Mistral AI |
| Poids | 🟢 Poids ouverts · usage commercial autorisé |
| Licence | Apache 2.0 |
| Date de sortie | 11 juillet 2025 |
| Multimodal | non |
| Paramètres | 24 milliards |
| Fenêtre de contexte | 128 000 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 53,6 % | 85ᵉ / 102 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Notre analyse
Forces. Devstral Small 1.1 couvre plusieurs étapes d'un travail de développement agentique : navigation dans une base de code, appel d'outils, modification de plusieurs fichiers et intégration dans des agents logiciels. Sa fenêtre de 131 072 tokens favorise le traitement de dépôts et de séquences d'instructions étendus. Le modèle fonctionne notamment avec vLLM, mistral-inference, transformers, LM Studio, llama.cpp et ollama. Sa licence Apache 2.0, compatible avec un usage commercial, facilite aussi son déploiement local et son adaptation à différents environnements.
Limites et points d'attention. À sa sortie, Devstral Small 1.1 se situait dans le top 58% des 31 LLM de sa génération sur SWE-Bench Verified, un résultat qui le place plutôt dans la partie médiane de cette cohorte que parmi ses modèles les plus performants en génie logiciel. Son orientation est strictement textuelle : l'encodeur vision de Mistral-Small-3.1 a été retiré avant l'affinage. Ses connaissances s'arrêtent au 31 mars 2025, ce qui limite la prise en compte de changements ultérieurs dans les langages, bibliothèques et outils. Il cible principalement les agents de développement et les flux de travail portant sur des bases de code volumineuses.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai).