मिस्ट्रल का डेवस्ट्रल 2: बहुपक्षीय एआई दुनिया में ओपन-सोर्स कोडिंग एआई

लेखक: बॉक्सु ली

यूरोप की एआई स्टार्टअप मिस्ट्रल एआई ने डेवस्ट्रल 2, एक अत्याधुनिक कोडिंग-केंद्रित भाषा मॉडल का अनावरण किया है। दिसंबर 2025 में जारी, डेवस्ट्रल 2 एक पूर्णत: ओपन-वेट मॉडल के रूप में आता है, जिसका अर्थ है कि इसके वेट्स सार्वजनिक रूप से परमिटिव लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं[1]। यह लॉन्च कोडिंग कार्यों पर एआई दिग्गजों को चुनौती देने के लिए मिस्ट्रल की बोली को दर्शाता है, जो डेवलपर्स को ओपनएआई के कोडेक्स और एंथ्रोपिक के क्लॉड जैसे मालिकाना मॉडल के लिए एक खुला विकल्प प्रदान करता है। नीचे हम डेवस्ट्रल 2 की वास्तुकला, क्षमताओं, वास्तविक दुनिया में उपयोग और वैश्विक बदलते एआई परिदृश्य में इसके महत्व का विश्लेषण करते हैं।

मॉडल अवलोकन: वास्तुकला, रिलीज़ प्रारूप, और ओपन स्थिति

डेवस्ट्रल 2 मिस्ट्रल के अगली पीढ़ी के कोडिंग मॉडल परिवार का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे दो वेरिएंट्स में पेश किया गया है[1]:

· Devstral 2 (123B पैरामीटर) - एक घना ट्रांसफार्मर मॉडल जिसमें 123 बिलियन पैरामीटर और एक विशाल 256,000-टोकन संदर्भ विंडो है[2]। यह बड़ा मॉडल उच्च-स्तरीय परिनियोजन और जटिल कार्यों के लिए तैयार है, जिसे वास्तविक समय अनुमान के लिए कम से कम चार H100 GPU की आवश्यकता होती है (NVIDIA के प्रमुख AI एक्सेलेरेटर)[3]।

· Devstral Small 2 (24B पैरामीटर) - एक स्केल-डाउन 24B मॉडल जो 256K संदर्भ लंबाई को बरकरार रखता है लेकिन उपभोक्ता हार्डवेयर या एकल GPU पर चलाने के लिए हल्का है[4][5]। यह “छोटा” संस्करण स्थानीय और एज परिनियोजन को संभव बनाता है, कुछ उच्चतम प्रदर्शन को व्यावहारिकता के लिए व्यापार करता है।

आर्किटेक्चर और विशेषताएँ: कुछ प्रतिद्वंद्वी मॉडलों के विपरीत जो बड़े पैमाने पर Mixture-of-Experts (MoE) तकनीकों का उपयोग करते हैं, Devstral 2 एक घना ट्रांसफार्मर है, जिसका अर्थ है कि सभी 123B पैरामीटर प्रति इंफरेंस उपयोग किए जा सकते हैं। MoE शार्डिंग को छोड़ते हुए भी, यह कुशल प्रशिक्षण और संदर्भ प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करके बड़े MoE मॉडलों के प्रदर्शन से मेल खाता है या उससे अधिक है। Devstral 2 और उसका छोटा संस्करण दोनों मल्टीमॉडल इनपुट का समर्थन करते हैं - विशेष रूप से, वे कोड के साथ चित्र स्वीकार कर सकते हैं, जिससे विज़न-और-कोड उपयोग के मामले जैसे कि सॉफ़्टवेयर कार्यों में आरेख या स्क्रीनशॉट का विश्लेषण करना संभव होता है। वे चैट कम्प्लीशन, फंक्शन कॉलिंग, और इन-लाइन कोड संपादन (जैसे कोड इनसर्शन के लिए मध्य में भरने का समर्थन) जैसी उद्योग-मानक विशेषताओं का समर्थन करते हैं, जो Mistral की API का हिस्सा है।

प्रशिक्षण डेटा: जबकि मिस्त्रल ने पूरी प्रशिक्षण विधि को सार्वजनिक रूप से विस्तृत नहीं किया है, देवस्ट्रल 2 को स्पष्ट रूप से कोड-केंद्रित कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया था। इसे "एक एंटरप्राइज ग्रेड टेक्स्ट मॉडल के रूप में वर्णित किया गया है जो कोडबेस का पता लगाने और कई फाइलों को संपादित करने के लिए उपकरणों का उपयोग करने में उत्कृष्ट है," और इसे स्वायत्त सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एजेंटों को शक्ति देने के लिए ट्यून किया गया है। हम अनुमान लगा सकते हैं कि ट्रिलियन टोकन स्रोत कोड, प्रलेखन और तकनीकी पाठ का प्रशिक्षण में उपयोग किया गया – संभवतः ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी से प्राप्त किया गया (जैसे कि प्रतिस्पर्धी मॉडलों को 80–90% कोड और शेष प्राकृतिक भाषा के मिश्रण पर प्रशिक्षित किया गया था)। परिणामस्वरूप एक मॉडल है जो सैकड़ों प्रोग्रामिंग भाषाओं में निपुण है और बड़े कोड प्रोजेक्ट्स को समझने में माहिर है।

रिलीज़ प्रारूप और ओपन-सोर्स लाइसेंस: महत्वपूर्ण रूप से, मिस्ट्रील अपनी “ओपन-वेट” फिलॉसफी को जारी रखता है[12]। डेवस्ट्रल 2 का मॉडल वेट खुलकर जारी किया गया है ताकि कोई भी इसे डाउनलोड और चला सके। मुख्य 123B मॉडल एक संशोधित MIT लाइसेंस के तहत प्रदान किया गया है, जबकि 24B डेवस्ट्रल स्मॉल एक Apache 2.0 लाइसेंस का उपयोग करता है[13][1]। दोनों लाइसेंस अत्यधिक अनुमेय हैं, वाणिज्यिक उपयोग और संशोधन की अनुमति देते हैं (संशोधित MIT संभवतः कुछ उपयोग स्पष्टीकरण जोड़ता है)। इन मॉडलों को ओपन-सोर्स करके, मिस्ट्रील का लक्ष्य “वितरित बुद्धिमत्ता को तेज करना” और नवीनतम AI तक व्यापक पहुंच सुनिश्चित करना है[1]। डेवलपर्स मॉडल को स्वयं-होस्ट कर सकते हैं या मिस्ट्रील के अपने API का उपयोग कर सकते हैं। प्रारंभिक अवधि के दौरान, डेवस्ट्रल 2 का API परीक्षण के लिए मुफ्त है और बाद में $0.40 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $2.00 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन (और छोटे मॉडल के लिए और भी कम दरों पर) निर्धारित किया जाएगा[14][15]। वेट की ओपन उपलब्धता का मतलब है कि समुदाय भी मॉडल को फाइन-ट्यून और एकीकृत कर सकते हैं बिना विक्रेता लॉक-इन के।

कोडिंग क्षमताएं और प्रदर्शन बेंचमार्किंग

Devstral 2 को विशेष रूप से कोडिंग और “एजेंटिक” विकास कार्यप्रवाहों के लिए बनाया गया है। यह न केवल कोड उत्पन्न करता है, बल्कि स्वतंत्र रूप से पूरे कोडबेस को नेविगेट, संपादित और डिबग कर सकता है उपकरणों के उपयोग के माध्यम से। मॉडल को बहु-फ़ाइल परियोजनाओं को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है: यह कई स्रोत फ़ाइलों से संदर्भ लोड कर सकता है, परियोजना-व्यापी निर्भरताओं को ट्रैक कर सकता है, और यहां तक कि फ़ाइलों में सुधार के लिए परिवर्तन भी संचालित कर सकता है[16]। उदाहरण के लिए, Devstral एक फ़ंक्शन को कहां परिभाषित किया गया है, उसे खोज सकता है, सभी कॉल्स पर अपडेट्स को प्रसारित कर सकता है, और परिणामस्वरूप बग्स को ठीक कर सकता है – पूरे रिपॉजिटरी के बारे में जागरूक एक स्मार्ट जूनियर डेवलपर की तरह व्यवहार करता है। यह निष्पादन में त्रुटियों का पता लगाता है, अपने आउटपुट को परिष्कृत करता है, और तब तक दोहराता है जब तक कि परीक्षण पास नहीं हो जाते[17]। इस स्तर की संदर्भात्मक जागरूकता और पुनरावृत्त सुधार तथाकथित “वाइब कोडिंग” सहायकों के मूल में है, जो Devstral 2 को OpenAI के Codex, Meta के Code Llama, और नए एजेंटिक कोडर्स जैसे DeepSeek-Coder और Kimi K2 जैसी विशेष कोडिंग AI के साथ प्रतिस्पर्धा में रखता है।

बेंचमार्क प्रदर्शन: कोडिंग बेंचमार्क पर, Devstral 2 दुनिया के शीर्ष प्रदर्शन करने वाले मॉडलों में से एक है। मिस्त्राल की रिपोर्ट है कि Devstral 2 SWE-Bench (वेरिफाइड) सूट पर 72.2% स्कोर करता है[2]। SWE-Bench वास्तविक दुनिया के प्रोग्रामिंग कार्यों का एक कठोर सेट है जहां समाधान सही होने के लिए सत्यापित किए जाते हैं, जो OpenAI के HumanEval परीक्षण के उन्नत संस्करण के समान है। संदर्भ के लिए, OpenAI का मूल Codex (2021) केवल ~28.8% सरल HumanEval समस्याओं को pass@1 पर हल कर सका[18] – यह दिखाता है कि कोडिंग AI कितना आगे बढ़ चुका है। यही नहीं, Meta का Code Llama 34B (2023), जो अपने समय के सर्वश्रेष्ठ खुले मॉडलों में से एक था, HumanEval पर ~53.7% तक पहुंचा[19]। Devstral 2 का SWE-Bench पर 72% स्कोर यह दिखाता है कि यह उन पूर्ववर्तियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है। वास्तव में, Devstral की सटीकता आज के स्वामित्व वाले दिग्गजों के स्तर के करीब पहुंच रही है; Anthropic का नवीनतम Claude Sonnet 4.5 (एक मॉडल जो कोडिंग में विशेषज्ञ है) और Google का Gemini समान कोडिंग बेंचमार्क पर मध्यम से उच्च 70s तक हैं[20]।

खुला बनाम मालिकाना कोडिंग मॉडल प्रदर्शन: SWE-Bench सत्यापित परीक्षण पर, Devstral 2 (72.2%) और इसका 24B भाई (68.0%) शीर्ष ओपन-सोर्स मॉडल्स में शामिल हैं। ये मालिकाना नेताओं जैसे Claude Sonnet 4.5 और GPT-5.1 Codex (Anthropic और OpenAI के नवीनतम, ~77%[20]) के साथ अंतर को कम करते हैं। प्रभावशाली रूप से, Devstral 2 कुछ प्रतिस्पर्धियों के मुकाबले कम पैरामीटर के साथ यह उपलब्धि हासिल करता है। उदाहरण के लिए, चीन का DeepSeek V3.2 (एक MoE मॉडल ~236B कुल पैरामीटर) सटीकता में Devstral को थोड़ा पीछे छोड़ देता है (~73.1%), लेकिन Devstral केवल 1/5वां कुल पैरामीटर का उपयोग करता है[6]। इसी तरह, Moonshot का Kimi K2 (चीन का 1-ट्रिलियन-पैरामीटर MoE) ~71–72% स्कोर करता है जबकि 32B विशेषज्ञों को सक्रिय करता है[21] - Devstral 2 इसे 123B मॉडल के साथ मेल खाता है, जो पैमाने में काफी छोटा है। यह दक्षता ऊपर के चार्ट में परिलक्षित होती है: Devstral 2 (लाल बार) लगभग अत्याधुनिक सटीकता प्रदान करता है जबकि DeepSeek से 5× छोटा और Kimi K2 से 8× छोटा है[6]। दूसरे शब्दों में, Mistral ने साबित कर दिया है कि कॉम्पैक्ट मॉडल्स बड़े मॉडल्स के समकक्ष हो सकते हैं[22], जो लागत-प्रभावी तैनाती के लिए अच्छा संकेत है।

साइड-बाय-साइड तुलना में, डेवस्ट्रल 2 पहले से ही गुणात्मक परीक्षणों में कुछ खुले प्रतिद्वंद्वियों को पिछाड़ रहा है। एक स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ता द्वारा आयोजित एक हेड-टू-हेड कोडिंग चैलेंज में, डेवस्ट्रल 2 की जीत की दर 42.8% थी जबकि हार की दर केवल 28.6% थी जब इसे डीपसीक V3.2 से तुलना की गई[23] – कोड जेनरेशन की गुणवत्ता में स्पष्ट बढ़त दिखाते हुए। हालांकि, एंथ्रोपिक के क्लॉड सोनेट 4.5 के खिलाफ, डेवस्ट्रल अभी भी अधिक बार हार गया[23], यह दर्शाता है कि खुले मॉडल और बेहतरीन बंद मॉडल के बीच अभी भी अंतर है। एंथ्रोपिक क्लॉड सोनेट 4.5 को “दुनिया का सबसे अच्छा कोडिंग मॉडल” के रूप में प्रस्तुत करता है, जिसमें जटिल सॉफ़्टवेयर एजेंट बनाने की असाधारण क्षमता है[24]। खुले स्रोत के शौकीनों के लिए अच्छी खबर यह है कि डेवस्ट्रल 2 इस अंतर को काफी हद तक कम कर देता है। मिस्त्रल नोट करता है कि डेवस्ट्रल उपकरण-उपयोग सफलता दर में बेहतरीन बंद मॉडलों के बराबर है – जिसका अर्थ है कि यह तय कर सकता है कि कब एपीआई कॉल करना है, एक कमांड चलाना है, या दस्तावेज़ीकरण खोजना है, उतनी ही कुशलता से जितना प्रतियोगी[25]। यह एजेंटिक क्षमता स्थिर कोड पूर्णता से परे कोडिंग कार्यों को स्वचालित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

यह भी ध्यान देने योग्य है कि Devstral 2 की लागत प्रभावशीलता। इसके छोटे आकार और अनुकूलित डिज़ाइन के कारण, Mistral का दावा है कि Devstral वास्तविक-विश्व कोडिंग कार्यों पर Anthropic के Claude Sonnet की तुलना में 7× अधिक लागत-कुशल है[26]। यहाँ दक्षता का मतलब प्रति सफल परिणाम आवश्यक गणना है – Devstral कम FLOPs या कम क्लाउड लागत के साथ समान परिणाम प्राप्त कर सकता है, जो स्टार्टअप्स और बजट-संवेदनशील टीमों के लिए एक आकर्षक गुण है।

डेवलपर, स्टार्टअप, और एंटरप्राइज अनुप्रयोग

Devstral 2 न केवल एक शोध उपलब्धि है; इसे सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए तुरंत उपयोगी बनने के लिए तैयार किया गया है - इंडी कोडर्स से लेकर बड़े एंटरप्राइज टीमों तक। Mistral ने इस मॉडल को Mistral Vibe CLI के साथ जोड़ा है, एक नया कमांड-लाइन सहायक जो Devstral को एक व्यावहारिक कोडिंग साथी में बदल देता है[27]। यह CLI (IDE एक्सटेंशन और ओपन-सोर्स टूल के रूप में उपलब्ध) डेवलपर्स को अपने कोडबेस के बारे में AI के साथ चैट करने, बदलावों के लिए पूछने, और यहां तक कि कमांड निष्पादित करने की अनुमति देता है, वह भी उनके प्रोग्रामिंग वातावरण के भीतर से[28][29]। व्यावहारिक रूप से, Vibe CLI आपके प्रोजेक्ट की फाइलों को पढ़ सकता है, git स्थिति को समझ सकता है, और स्थायी स्मृति बनाए रख सकता है ताकि संदर्भ को दोहराने से बचा जा सके[30]। उदाहरण के लिए, एक डेवलपर टाइप कर सकता है: “यूज़र ऑथेंटिकेशन मॉड्यूल जोड़ें” और Vibe आवश्यक फाइलें उत्पन्न करेगा, कॉन्फ़िगरेशन को संशोधित करेगा, निर्भरताएँ स्थापित करने के लिए npm install चलाएगा, और यहां तक कि परीक्षण भी करेगा – मूलतः प्राकृतिक भाषा निर्देशों का पालन करके बहु-चरण कोडिंग कार्यों को स्वचालित करता है। इस तरह का एकीकृत विकास सहायक पुल-रिक्वेस्ट चक्र समय को आधा कर सकता है स्वचालित रूप से बोइलरप्लेट और पुनर्रचना कार्यों को संभालकर[31]।

व्यक्तिगत डेवलपर्स और छोटी टीमों के लिए, Devstral 2 (Vibe CLI या VS Code जैसे संपादकों के माध्यम से) उत्पादकता को नाटकीय रूप से बढ़ा सकता है। यह तुरंत कोड स्वतः पूर्णता और डिबगिंग सलाह प्रदान करता है, GitHub Copilot के समान लेकिन पूरे-प्रोजेक्ट परिवर्तनों से निपटने की अधिक क्षमता के साथ। यह स्मार्ट कोड सर्च का भी समर्थन करता है: एम्बेडिंग मॉडल और प्राकृतिक भाषा का उपयोग करते हुए, यह देख सकता है कि कोई फ़ंक्शन कहाँ उपयोग किया गया है या प्रासंगिक स्निपेट्स सुझा सकता है (इसी उद्देश्य के लिए Mistral ने पहले एक कोड सर्च मॉडल “Codestral Embed” विकसित किया था[32])। मॉडल की स्थाई संवादात्मक स्मृति का अर्थ है कि यह किसी सत्र के दौरान किसी बग या फीचर के बारे में पहले की चर्चाओं को याद कर सकता है[30], जिससे अनुभव ऐसा लगता है जैसे आप एक विशेषज्ञ के साथ पेयर-प्रोग्रामिंग कर रहे हैं जो हमेशा आपके साथ रहा है। और क्योंकि Devstral Small 2 स्थानीय रूप से चल सकता है (यदि आवश्यक हो तो बिना GPU के भी)[5], शौकिया और इंडी हैकर्स बिना क्लाउड लागत या इंटरनेट एक्सेस के प्रयोग कर सकते हैं – जैसे हैकाथॉन के दौरान एक लैपटॉप पर एक AI सहायक के साथ पूरी तरह से ऑन-डिवाइस कोडिंग।

स्टार्टअप्स के लिए, Devstral 2 को अपनाना Big Tech की APIs पर निर्भर किए बिना उन्नत AI कोडिंग फीचर्स बनाने का तरीका प्रदान करता है। कई स्टार्टअप्स AI पेयर प्रोग्रामर्स या कोड ऑटोमेशन को अपने डेवऑप्स पाइपलाइनों में शामिल करने की दौड़ में हैं। Devstral के ओपन मॉडल के साथ, वे इसे अपने सर्वरों पर होस्ट कर सकते हैं या सामुदायिक रूप से चलने वाली इन्फरेंस सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं, भारी API शुल्कों से बचते हुए। उदार लाइसेंस का मतलब है कि वे मॉडल को अपने स्वामित्व वाले कोडबेस पर फाइन-ट्यून कर सकते हैं और इसे अपने उत्पाद में गहराई से एकीकृत कर सकते हैं (कुछ ऐसा जो बंद मॉडल जैसे Codex या Claude के साथ उपयोग प्रतिबंधों के कारण नहीं कर सकते)। मॉडल ऑन-प्रेम डिप्लॉयमेंट और कस्टम फाइन-ट्यूनिंग के साथ संगत है बॉक्स से बाहर[33]। Mistral की कोडिंग तकनीक के प्रारंभिक उपयोगकर्ताओं में Capgemini और SNCF (फ्रांस की राष्ट्रीय रेलवे) जैसी कंपनियाँ शामिल हैं जिन्होंने सॉफ्टवेयर परियोजनाओं में सहायता के लिए Mistral की AI का उपयोग किया है[34]। एक स्टार्टअप समान रूप से Devstral का उपयोग कोड समीक्षाओं को स्वचालित करने, नए माइक्रोसर्विसेस के लिए बॉयलरप्लेट उत्पन्न करने, या यहां तक कि प्राकृतिक भाषा परीक्षण केस जेनरेटर बनाने के लिए कर सकता है - सभी संवेदनशील कोड को इन-हाउस रखते हुए।

उद्यमों को Mistral के "उत्पादन-स्तरीय वर्कफ़्लोज़" पर ध्यान केंद्रित करने से बहुत लाभ हो सकता है। बड़ी संगठनों के पास अक्सर विरासत प्रणालियाँ और विस्तृत कोडबेस होते हैं। Devstral 2 की विस्तारित संदर्भ विंडो (256K टोकन) का मतलब है कि यह एक बार में सैकड़ों पृष्ठों के कोड या दस्तावेजों को ग्रहण कर सकता है, जिससे यह किसी उद्यम के पूरे कोड रिपॉज़िटरी संरचना या एक बड़ी API विनिर्देश को एक बार में समझने में सक्षम होता है। यह विरासत कोड को आधुनिक बनाने जैसे कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है - मॉडल एक पुराने फ्रेमवर्क से आधुनिक फ्रेमवर्क में मॉड्यूल को पुनः संरचित करने का सुझाव दे सकता है, दर्जनों फ़ाइलों को लगातार बदल सकता है[17]। उद्यम Devstral 2 को अपनी फ़ायरवॉल के पीछे स्थापित कर सकते हैं (Mistral ने इसे NVIDIA के DGX और आगामी NIM सिस्टम के लिए भी अनुकूलित किया है ताकि ऑन-प्रेम स्केलिंग को आसान बनाया जा सके[35])। यह डेटा गोपनीयता और अनुपालन के बारे में चिंताओं को कम करता है, क्योंकि कोई कोड कंपनी के बुनियादी ढांचे से बाहर नहीं जाना चाहिए।

इसके अलावा, विश्वसनीयता और नियंत्रण उद्योग IT विभागों के लिए महत्वपूर्ण हैं। गिलॉम लैम्पल, मिस्ट्रल के सह-संस्थापक, ने बताया कि बाहरी AI APIs (जैसे OpenAI का) पर निर्भर होना जोखिम भरा हो सकता है: “यदि आप एक बड़ी कंपनी हैं, तो आप [एक API] बर्दाश्त नहीं कर सकते जो हर दो हफ्ते में आधे घंटे के लिए डाउन हो जाए”[36]। मॉडल डिप्लॉयमेंट का स्वामित्व करके, उद्यम एक स्थिर अपटाइम प्राप्त करते हैं और प्रदर्शन को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं। मिस्ट्रल अपने कोडिंग प्लेटफॉर्म के लिए एक एडमिन कंसोल भी प्रदान करता है, जो सूक्ष्म नियंत्रण, उपयोग विश्लेषिकी, और टीम प्रबंधन विशेषताएं प्रदान करता है[37] – जो बड़ी संगठनों के लिए AI उपयोग को मॉनिटर और शासन करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। संक्षेप में, देवस्ट्रल 2 उद्यम टूलकिट को मजबूत करता है: कोड रखरखाव को स्वचालित करने से लेकर, एक जानकार कोडिंग सहायक के रूप में कार्य करने तक जो कंपनी के कोडबेस के बारे में प्रश्नों का उत्तर देकर नए डेवलपर्स को ऑनबोर्ड करता है।

रणनीतिक स्थिति: वैश्विक AI परिदृश्य में मिस्ट्रल का उदय

Mistral AI, जिसे अक्सर "यूरोप का चैंपियन AI लैब" कहा जाता है, ने तेजी से एक मजबूत खिलाड़ी के रूप में विकास किया है। कंपनी की हाल की €11.7 बिलियन की मूल्यांकन (लगभग $13.8B) जो सेमीकंडक्टर की दिग्गज कंपनी ASML द्वारा नेतृत्व किए गए एक बड़े वित्त पोषण दौर के बाद हुई, यह दर्शाता है कि यूरोप अपने AI नेतृत्व को लेकर कितनी रणनीतिक महत्वता रखता है। अमेरिकी लैब्स की भारी वित्त पोषण के विपरीत (OpenAI ने कथित तौर पर $57B की भारी भरकम $500B की मूल्यांकन पर उठाया है), Mistral तुलनात्मक रूप से "मूंगफली" के साथ संचालन करता है। यह वित्तीय विपरीतता Mistral की रणनीति को सूचित करती है: खुले वजन के मॉडल और दक्षता को केवल आकार से ऊपर रखना। GPT-4 या GPT-5 जैसे के साथ पैरामीटर की दौड़ में शामिल होने के बजाय, Mistral का दर्शन यह है कि बड़ा हमेशा बेहतर नहीं होता – विशेष रूप से एंटरप्राइज उपयोग मामलों के लिए। जैसा कि Lample ने समझाया, कई एंटरप्राइज कार्य छोटे, फाइन-ट्यून किए गए मॉडल्स द्वारा अधिक सस्ते और जल्दी संभाले जा सकते हैं। Devstral 2 इस दृष्टिकोण का पूरा उदाहरण है: यह बंद-स्रोत फ्रंटियर मॉडल्स से छोटा है, फिर भी कोडिंग कार्यों के लिए अत्यधिक अनुकूलित है जो एंटरप्राइजेज के लिए महत्वपूर्ण हैं।

उच्च-प्रदर्शन मॉडल्स को ओपन-सोर्स करके, मिस्त्रल खुद को सिलिकॉन वैली द्वारा प्रभुत्व वाली बंद एआई परिपाटी के विरोधाभास के रूप में स्थापित कर रहा है। OpenAI और Anthropic के प्रमुख मॉडल, हालांकि बेहद शक्तिशाली हैं, लेकिन वे स्वामित्व वाले हैं और केवल API के माध्यम से एक्सेस किए जाते हैं। मिस्त्रल इस बंद दृष्टिकोण को स्पष्ट रूप से अस्वीकार करता है: “हम नहीं चाहते कि एआई को केवल कुछ बड़े लैब्स द्वारा नियंत्रित किया जाए”, लैंपल कहते हैं[42]। इसके बजाय, मिस्त्रल उन्नत एआई का लोकतांत्रिकरण करना चाहता है, वेट्स को जारी करके और किसी को भी मॉडल्स को चलाने और संशोधित करने में सक्षम बनाता है। इस दृष्टिकोण ने मिस्त्रल को एआई ओपन-सोर्स पारिस्थितिकी तंत्र में जल्दी ही एक केंद्रीय भूमिका दिला दी है। उनके पहले के मॉडल सूट (जो मिस्त्रल 3 परिवार ने 2 दिसंबर, 2025 को लॉन्च किया था) में 675B-पैरामीटर मल्टीमॉडल MoE “लार्ज 3” और नौ छोटे मॉडल शामिल थे, सभी को खुलकर रिलीज किया गया था[43][44]। डेवस्ट्रल 2 अब उस नींव पर निर्माण करता है, महत्वपूर्ण कोडिंग डोमेन को लक्षित करते हुए। प्रत्येक रिलीज मिस्त्रल की प्रतिष्ठा को एक खुले, उच्च गुणवत्ता वाले एआई के लिए अग्रणी और एक “फ्रंटियर” मॉडल के प्रदाता के रूप में मजबूत करता है, जो क्षमता में बंद मॉडलों का मुकाबला करता है[44]।

रणनीतिक रूप से, Devstral 2 Mistral को उद्योग साझेदारियों और एक डेवलपर इकोसिस्टम को बनाने की अनुमति भी देता है। मॉडल के साथ ही, Mistral ने Devstral को इन सिस्टम्स में आसानी से उपयोग करने योग्य बनाने के लिए Kilo Code और Cline जैसे एजेंट टूल्स (स्वायत्त कोडिंग एजेंट्स के लिए लोकप्रिय फ्रेमवर्क) के साथ एकीकरण की घोषणा की है[45]। उन्होंने Zed IDE में Vibe CLI एक्सटेंशन भी उपलब्ध कराया[46], जो एक चतुर बाजार रणनीति का संकेत देता है कि वे डेवलपर्स के कार्यस्थलों पर पहुँच रहे हैं। अपनी तकनीक को कार्यप्रवाहों में समाहित कर और सामुदायिक योगदान को प्रोत्साहित कर (CLI ओपन-सोर्स Apache 2.0[47] लाइसेंस के तहत है), Mistral अपने इकोसिस्टम में अपनी स्थिति को मजबूत कर रहा है। यह बड़े अमेरिकी लैब्स की तुलना में एक अलग रणनीति है – जो सामुदायिक अपनाने और विश्वास पर जोर देती है। यह Mistral को सिर्फ एक AI मॉडल विक्रेता के रूप में नहीं, बल्कि AI-सहायक विकास के लिए प्लेटफ़ॉर्म निर्माता के रूप में स्थापित करता है, जो अधिक यूजर्स और संगठनों के उनके टूल्स अपनाने के साथ नेटवर्क प्रभाव उत्पन्न कर सकता है।

AI बहुपोलरिज्म की ओर एक बदलाव: यूएस, चीन, और ईयू प्रमुख मॉडल

Devstral 2 की रिलीज़ यह दर्शाती है कि हम एक बहुध्रुवीय एआई दुनिया की ओर बढ़ रहे हैं, जहाँ नेतृत्व अमेरिका, चीन और यूरोप के बीच बांटा गया है, न कि किसी एक क्षेत्र द्वारा वर्चस्व। इन सभी क्षेत्रों में तेज़ी से प्रमुख एआई मॉडल विकसित हो रहे हैं, अक्सर भिन्न दार्शनिकताओं के साथ:

· संयुक्त राज्य अमेरिका – बंद सीमांत मॉडल: अमेरिका अब भी अत्याधुनिक मॉडल क्षमता में अग्रणी है, जिसमें OpenAI और Anthropic सबसे आगे हैं। OpenAI के GPT-4 (और प्रत्याशित GPT-5 श्रृंखला) कई मानकों के लिए मापदंड तय करते हैं, लेकिन पूरी तरह से स्वामित्व में रहते हैं। Anthropic के Claude 4 और Claude Sonnet सुरक्षित, तर्क-संचालित एआई में विशेषज्ञ हैं, यह भी बंद-स्रोत हैं लेकिन कोडिंग वर्कफ्लो को लक्षित कर रहे हैं (जैसे Sonnet 4.5 के साथ 1M-टोकन संदर्भ के लिए कोड)[48]। ये कंपनियां नियंत्रित API एक्सेस को प्राथमिकता देती हैं और उनके पास विशाल कंप्यूट बजट हैं – एक प्रवृत्ति जिसने अमेरिकी एआई पर अधिक निर्भरता के बारे में विदेशों में चिंताएं बढ़ाई हैं। दिलचस्प बात यह है कि अमेरिका में भी, Meta जैसी कंपनियों ने Llama मॉडल्स को ओपन-सोर्स करके इस प्रवृत्ति को चुनौती दी है, लेकिन कई उन्नत सिस्टम अभी भी बंद हैं।

· चीन – ओपन इनोवेशन सर्ज: पिछले दो वर्षों में, चीन की एआई लैब्स ने वैश्विक अपनाने और पश्चिमी तकनीक पर निर्भरता को कम करने के लिए आंशिक रूप से ओपन-सोर्स रिलीज़ की रणनीतिक दिशा में कदम बढ़ाया है। उदाहरण के लिए, बायडू ने हाल ही में एर्नी 4.5-वीएल नामक एक मल्टीमॉडल मॉडल को अपाचे 2.0 के तहत ओपन-सोर्स किया है, यह दावा करते हुए कि यह गूगल और ओपनएआई के नवीनतम दृष्टिकोण-भाषा कार्यों पर प्रतिस्पर्धा करता है[49][50]। बायडू का मॉडल MoE आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जिससे यह अत्यधिक कुशल है – इसके 28B पैरामीटर में से केवल ~3B को एक समय में सक्रिय करता है – जिससे यह एकल 80GB GPU पर चल सकता है[51][52]। यह चीन के व्यावहारिक तैनाती और खुले उपयोग की प्राथमिकता को दिखाता है, जो पश्चिमी कंपनियों के विपरीत है जो अपने सबसे मजबूत मॉडलों को सुरक्षित रखते हैं। झिपु एआई (एक प्रमुख चीनी एआई स्टार्टअप) भी इसी तरह एक खुला दृष्टिकोण अपनाता है: इसकी डीपसीक-कोडर श्रृंखला ओपन-सोर्स है और इसे बड़े द्विभाषी कोड डेटासेट्स पर प्रशिक्षित किया गया है[53]। डीपसीक का नवीनतम संस्करण 338 प्रोग्रामिंग भाषाओं और 128K संदर्भ को संभाल सकता है[54], और यह दावा करता है कि कोड कार्यों पर GPT-4 टर्बो के बराबर प्रदर्शन करता है[11] – एक साहसी दावा जो उनके बेंचमार्क परिणामों द्वारा समर्थित है जो कुछ कोडिंग और गणितीय चुनौतियों में GPT-4 को मात देता है[55]। इसके अतिरिक्त, मूनशॉट एआई का किमी K2, जिसमें 1 ट्रिलियन पैरामीटर (MoE) हैं, एक और चीनी ओपन मॉडल है जिसे कोड जेनरेशन और एजेंटिक समस्या समाधान के लिए डिज़ाइन किया गया है[56]। ये प्रयास संकेत देते हैं कि चीन तेजी से अपने खुद के GPT-4-क्लास मॉडल तैयार कर रहा है, जो अक्सर ओपन या सेमी-ओपन होते हैं, ताकि एक स्वदेशी पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा दे सके और खुले सहयोग की शक्ति का लाभ उठाकर वैश्विक रूप से प्रतिस्पर्धा कर सके।

· यूरोपीय संघ – मिस्टल का ओपन-वेट आक्रमण: मिस्टल और कुछ अन्य पहलों के माध्यम से यूरोप एआई नेतृत्व का तीसरा स्तंभ स्थापित कर रहा है। मिस्टल के मॉडल – लार्ज 3 MoE से लेकर नए देवस्ट्रल कोडिंग सीरीज तक – स्पष्ट रूप से यूरोप के जवाब के रूप में स्थित हैं जो विदेशों के बंद मॉडलों के लिए हैं[12]। ईयू का दृष्टिकोण खुलापन और विश्वास पर भारी निर्भर करता है। यूरोपीय नीति निर्माताओं ने ओपन एआई रिसर्च के समर्थन में आवाज उठाई है, इसे प्रौद्योगिकी संप्रभुता सुनिश्चित करने के तरीके के रूप में देखते हुए (ताकि ईयू कंपनियां पूरी तरह से अमेरिकी एपीआई या चीनी तकनीक पर निर्भर न हों)। मिस्टल की पूंजी जुटाने में सफलता (एएसएमएल जैसे यूरोपीय उद्योग के नेताओं के समर्थन के साथ) और उच्च प्रदर्शन वाले ओपन मॉडल प्रदान करना इस बात का प्रमाण है कि विश्वस्तरीय एआई सिलिकॉन वैली के बाहर भी बनाया जा सकता है। यह ईयू के उन नियमों के साथ भी मेल खाता है जो पारदर्शिता को महत्व देते हैं: ओपन मॉडल स्थानीय मानदंडों के अनुसार आसानी से ऑडिटिंग और अनुकूलन की अनुमति देते हैं। देवस्ट्रल 2 के साथ, यूरोप के पास अब एक प्रमुख कोड मॉडल है जो अमेरिका (क्लॉड, जीपीटी-आधारित कोडर) और चीन (डीपसीक, किमी) के सर्वश्रेष्ठ के खिलाफ खड़ा हो सकता है। यह एआई प्रगति के लिए एक बहुपक्षीय दृष्टिकोण का प्रतीक है, जहां सहयोग और ओपन इनोवेशन को कच्चे प्रदर्शन के साथ महत्व दिया जाता है।

एआई में यह बहुध्रुवीय प्रवृत्ति वैश्विक स्तर पर डेवलपर्स और उद्यमों के लिए फायदेमंद हो सकती है। प्रतिस्पर्धा प्रत्येक खिलाड़ी को नवाचार करने के लिए प्रेरित करती है - OpenAI जीपीटी-5 को और भी शक्तिशाली बनाने के लिए दौड़ लगाएगा, Anthropic बड़े संदर्भ और सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करेगा, चीनी लैब्स नवीन तकनीकों के साथ मॉडल खोलते रहेंगे (जैसा कि Baidu के कुशल MoE विज़न मॉडलों में देखा गया है), और Mistral खुले-राज्य-की-कलात्मकता को बढ़ावा देते हुए व्यापक पहुंच संभव बनाएगा। उदाहरण के लिए, Mistral के खुले रिलीज़ के बाद, हमने देखा कि Baidu प्रतिस्पर्धात्मक कदम के रूप में अनुमेय Apache लाइसेंसिंग को अपनाते हुए[50], और इसके विपरीत, Mistral अब चीन में अग्रणी तकनीकों को एकीकृत कर रहा है (जैसे लंबे संदर्भ विंडोज, अन्य मॉडलों में MoE रूटिंग)।

एक बहुध्रुवीय एआई दुनिया में, विकासकर्ताओं के पास अधिक विकल्प होते हैं। वे गोपनीयता के लिए एक ओपन-सोर्स यूरोपीय मॉडल चुन सकते हैं, लागत-कुशलता के लिए चीनी मॉडल या केवल क्षमता के लिए अमेरिकी एपीआई – या मिलाकर उपयोग कर सकते हैं। इससे किसी भी एकल कंपनी या देश का एआई प्रौद्योगिकी पर प्रभुत्व कम होता है। जैसा कि मिस्त्रल की टीम ने कहा, मिशन यह सुनिश्चित करना है कि एआई केवल कुछ बड़े प्रयोगशालाओं द्वारा नियंत्रित न हो। Devstral 2 की रिलीज़ के साथ, वह दृष्टि एक महत्वपूर्ण कदम आगे बढ़ती है। एआई नवाचार एक वैश्विक, सहयोगात्मक प्रयास बनता जा रहा है, बहुत हद तक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर की तरह, और "वाइब" स्पष्ट रूप से खुलापन और विविधता के पक्ष में है।

निष्कर्ष

Mistral Devstral 2 arrives at a pivotal moment in AI – a moment when openness and collaboration are proving their value against closed incumbents. For developers, it means a powerful new coding assistant they can truly own, tweak, and trust. For organizations, it offers a path to leverage top-tier AI coding capabilities with greater control over cost and data. And for the industry at large, Devstral 2 is a reminder that AI progress is no longer confined to a Silicon Valley monopoly. Europe’s Mistral, with its open-weight ethos, is riding the wave of “vibe coding” and pushing the boundaries of what open models can do in production[57][58]. As AI becomes increasingly multipolar, the real winners will be those of us who build with these models. We’ll have a rich toolkit of AI models and agents at our disposal – from Devstral and beyond – to supercharge innovation in software development and beyond. The release of Devstral 2 not only strengthens Mistral’s standing, but also empowers the global developer community with state-of-the-art coding AI on their own terms. The next chapter of AI, it appears, will be written by many hands, and Mistral just handed us a very capable pen.

स्रोत: मिस्ट्रल एआई घोषणा[1][2][23]; टेकक्रंच कवरेज[57][4][38]; बेंचमार्क आंकड़े और मॉडल तुलना[20][6][18][19]; एंथ्रोपिक और डीपसीक संदर्भ[59][48]; वेंचरबीट रिपोर्ट ऑन बैडू[50][51]; टेकक्रंच इंटरव्यू विद मिस्ट्रल[40][42].