Mistral lança um novo modelo de incorporação de código que supera OpenAI e Cohere em tarefas de recuperação no mundo real.

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    <hr class="wp-block-separator has-css-opacity is-style-wide"/>
    <!-- /wp:separator --></div><p>Com a demanda por geração aumentada de recuperação empresarial (RAG) crescendo, a oportunidade é ideal para provedores de modelos oferecerem sua perspectiva sobre modelos de incorporação.</p>

    <p>A empresa francesa de IA <a target="_blank" href="https://mistral.ai/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Mistral</a> entrou no jogo com o <a target="_blank" href="https://mistral.ai/news/codestral-embed" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Cod</a>estral Embed, seu primeiro modelo de incorporação, que afirmou superar os modelos existentes em benchmarks como o SWE-Bench.</p>

    <p>O modelo se especializa em código e “apresenta um desempenho especialmente bom para casos de uso de recuperação em dados de código do mundo real.” O modelo está disponível para desenvolvedores por $0,15 a cada milhão de tokens.</p>

    <p>A empresa declarou que o Codestral Embed “supera significativamente os principais modelos de incorporação de código” como Voyage Code 3, <a target="_blank" href="https://cohere.com/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Cohere</a> Embed v4.0 e o modelo de incorporação do <a target="_blank" href="http://www.openai.com" target="_blank" rel="noreferrer noopener">OpenAI</a>, Text Embedding 3 Large.</p>

    <figure class="wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter">
        <div class="wp-block-embed__wrapper">
            <blockquote class="twitter-tweet" data-width="500" data-dnt="true">
                <p lang="en" dir="ltr">Estou super empolgada para anunciar <a target="_blank" href="https://twitter.com/MistralAI?ref_src=twsrc%5Etfw">@MistralAI</a> Codestral Embed, nosso primeiro modelo de incorporação especializado em código.</p>
                <p>Ele se destaca especialmente para casos de uso de recuperação em dados de código do mundo real. <a target="_blank" href="https://t.co/ET321cRNli">pic.twitter.com/ET321cRNli</a></p>
                — Sophia Yang, Ph.D. (@sophiamyang) <a target="_blank" href="https://twitter.com/sophiamyang/status/1927737869256331369?ref_src=twsrc%5Etfw">28 de maio de 2025</a>
            </blockquote>
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    </figure>

    <p>O Codestral Embed, parte da família de modelos de código Codestral da Mistral, pode gerar incorporações que transformam código e dados em representações numéricas para RAG.</p>

    <p>“O Codestral Embed pode gerar incorporações com diferentes dimensões e precisões, e a figura abaixo ilustra as compensações entre qualidade de recuperação e custos de armazenamento,” afirmou a Mistral em um post no blog. “Code Embed com dimensão 256 e precisão int8 ainda supera qualquer modelo de nossos concorrentes. As dimensões de nossas incorporações são ordenadas por relevância. Para qualquer dimensão alvo inteira n, você pode optar por manter as primeiras n dimensões para uma compensação suave entre qualidade e custo.”</p>

    <p>A Mistral testou o modelo em vários benchmarks, incluindo SWE-Bench e Text2Code do GitHub. Em ambos os casos, a empresa afirmou que o Codestral Embed superou os principais modelos de incorporação.</p>

    <figure class="wp-block-image"><img decoding="async" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfLEE9sQNKk5nUJA-yZPI0xRD-dwxHa3LvM08nU9hczBdAW7VbJP_3B0lC25KDm0Oo9qXu1Vmv5dDdeZ9lI2DipVaFfNH_Lbz6txHl2qbR1fL1WVTMvjQ08C6paZKCM-K1LBJ4ODw?key=0HS8Htz8s3avlxP5gbD6Gw" alt=""/></figure>

    <p><em>SWE-Bench</em></p>

    <figure class="wp-block-image"><img decoding="async" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfALjwHKGRm0dLFpd62DGAXPogjMT8evsh41eYEkCoa8crL34me6xG6NI3deUpBcWdgSEuXALSONfWixIZ98RS8-OhT4o9wr4MeutREuK2Y4vImB7bqn_zpUqSNXY0dZRCDc_9?key=0HS8Htz8s3avlxP5gbD6Gw" alt=""/></figure>

    <p><em>Text2Code</em></p>

    <h2 class="wp-block-heading" id="h-use-cases">Casos de uso</h2>

    <p>A Mistral afirmou que o Codestral Embed é otimizado para “recuperação de código de alto desempenho” e compreensão semântica. A empresa disse que o código funciona melhor para pelo menos quatro tipos de casos de uso: RAG, busca semântica de código, busca de similaridade e análise de código.</p>

    <p>Modelos de incorporação geralmente visam casos de uso RAG, pois podem facilitar recuperações de informação mais rápidas para tarefas ou processos agentivos. Portanto, não é surpreendente que o Codestral Embed se concentre nisso.</p>

    <p>O modelo também pode realizar buscas semânticas de código, permitindo que os desenvolvedores encontrem trechos de código usando linguagem natural. Este caso de uso funciona bem para plataformas de ferramentas de desenvolvedor, sistemas de documentação e copilotos de codificação. O Codestral Embed também pode ajudar os desenvolvedores a identificar segmentos de código duplicados ou strings de código semelhantes, o que pode ser útil para empresas com políticas a respeito de código reutilizado.</p>

    <p>O modelo suporta agrupamento semântico, que envolve agrupar código com base em sua funcionalidade ou estrutura. Este caso de uso ajudaria a analisar repositórios, categorizar e encontrar padrões na arquitetura do código.</p>

    <h2 class="wp-block-heading" id="h-competition-is-increasing-in-the-embedding-space">A competição está aumentando no espaço de incorporação</h2>

    <p>A Mistral tem avançado com o lançamento de novos modelos e ferramentas agentivas. Lançou o Mistral Medium 3, uma versão média de seu modelo de linguagem de grande porte (LLM) insignia, que atualmente alimenta sua plataforma voltada para empresas Le Chat Enterprise.</p>

    <p>Ela também anunciou a API de Agentes, que permite que desenvolvedores acessem ferramentas para criar agentes que realizam tarefas do mundo real e orquestram múltiplos agentes.</p>

    <p>As movimentações da Mistral para oferecer mais opções de modelos aos desenvolvedores não passaram despercebidas nos espaços de desenvolvimento. Alguns no X notam que o cronograma da Mistral para o lançamento do Codestral Embed “está vindo após uma crescente competição.”</p>

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            <blockquote class="twitter-tweet" data-width="500" data-dnt="true">
                <p lang="en" dir="ltr">A Mistral AI acaba de lançar uma mudança de jogo: o Codestral Embed supera OpenAI e Google na corrida de busca de código.</p>
                <p>A startup francesa de IA Mistral AI lançou discretamente o que pode ser a maior inovação em inteligência de código deste ano. Seu novíssimo modelo Codestral Embed não é…</p>
                — Rahul Khorwal (@rkrahulkhorwal) <a target="_blank" href="https://twitter.com/rkrahulkhorwal/status/1927753359949287451?ref_src=twsrc%5Etfw">28 de maio de 2025</a>
            </blockquote>
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            <blockquote class="twitter-tweet" data-width="500" data-dnt="true">
                <p lang="en" dir="ltr">Mistral em uma missão de entrega</p>
                — Joel Basson (@joelbasson) <a target="_blank" href="https://twitter.com/joelbasson/status/1927743105052049821?ref_src=twsrc%5Etfw">28 de maio de 2025</a>
            </blockquote>
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    </figure>

    <p>No entanto, a Mistral deve provar que o Codestral Embed apresenta um bom desempenho não apenas em testes de benchmark. Enquanto compete contra modelos mais fechados, como os do OpenAI e Cohere, o Codestral Embed também enfrenta opções de código aberto da <a target="_blank" href="https://www.qodo.ai/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Qodo</a>, incluindo Qodo-Embed-1-1.5 B.</p>

    <p>A VentureBeat entrou em contato com a Mistral sobre as opções de licenciamento do Codestral Embed.</p>
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