O novo assistente de codificação da Mistral AI mira diretamente no GitHub Copilot.

A Mistral AI lançou um assistente de codificação abrangente para empresas na quarta-feira, marcando a maior investida da empresa de inteligência artificial francesa no mercado de desenvolvimento de software corporativo, dominado pelo GitHub Copilot e outros rivais do Vale do Silício.

O novo produto, chamado Mistral Code, agrupa os mais recentes modelos de IA da empresa com plugins de ambiente de desenvolvimento integrado e opções de implantação local, especificamente projetados para grandes empresas com rígidos requisitos de segurança. O lançamento desafia diretamente assistentes de codificação existentes, oferecendo o que a empresa afirma ser uma personalização e soberania de dados sem precedentes.

“Nossos recursos mais significativos são que oferecemos mais personalização e a possibilidade de atender nossos modelos localmente,” disse Baptiste Rozière, cientista de pesquisa na Mistral AI e ex-pesquisador do Meta que ajudou a desenvolver o modelo de linguagem Llama. “Para personalização, podemos especializar nossos modelos para a base de código do cliente, o que pode fazer uma enorme diferença na prática para obter as melhores sugestões para fluxos de trabalho específicos do cliente.”

O foco empresarial reflete a estratégia mais ampla da Mistral para se diferenciar da OpenAI e outros concorrentes americanos, enfatizando a privacidade dos dados e a conformidade regulatória europeia. Ao contrário das ferramentas de codificação típicas como software como serviço, o Mistral Code permite que as empresas implantem toda a pilha de IA dentro de sua própria infraestrutura, garantindo que o código proprietário nunca deixe os servidores corporativos.

“Com a implantação local, podemos fornecer o modelo diretamente no hardware do cliente,” explicou Rozière. “Eles obtêm o serviço sem que nenhum de seu código saia dos seus próprios servidores, garantindo que respeitem seus padrões de segurança e confidencialidade.”

Como a Mistral identificou quatro barreiras-chave bloqueando a adoção de IA nas empresas

O lançamento do produto ocorre em um momento em que a adoção empresarial de assistentes de codificação em IA estagnou na fase de prova de conceito para muitas organizações. A Mistral entrevistou vice-presidentes de engenharia, líderes de plataforma e diretores de segurança da informação para identificar quatro barreiras recorrentes: conectividade limitada com repositórios proprietários, mínima personalização de modelos, cobertura rasa de tarefas para fluxos de trabalho complexos e acordos de nível de serviço fragmentados entre vários fornecedores.

Mistral Code aborda essas preocupações por meio do que a empresa chama de uma “oferta verticalmente integrada” que inclui modelos, plugins, controles administrativos e suporte 24/7 sob um único contrato. A plataforma é baseada no comprovado projeto open-source Continue, mas adiciona recursos de nível empresarial, como controle de acesso baseado em função, registro de auditoria e análise de uso.

No núcleo técnico, o Mistral Code aproveita quatro modelos de IA especializados: Codestral para preenchimento de código, Codestral Embed para busca e recuperação de código, Devstral para fluxos de trabalho de codificação multi-tarefa, e Mistral Medium para assistência conversacional. O sistema suporta mais de 80 linguagens de programação e pode analisar arquivos, diferenças do Git, saídas de terminal e sistemas de rastreamento de problemas.

Crucial para os clientes empresariais, a plataforma permite o ajuste fino dos modelos subjacentes em repositórios de código privados — uma capacidade que a distingue de alternativas proprietárias atreladas a APIs externas. Essa personalização pode melhorar drasticamente a precisão do preenchimento de código para frameworks e padrões de codificação específicos da empresa.

As capacidades técnicas da Mistral derivam em parte de uma estratégia de aquisição de talentos que recrutou pesquisadores chave da equipe de IA Llama do Meta. Dos 14 autores creditados no marco artigo Llama de 2023 que estabeleceu a estratégia de IA open-source da empresa, apenas três permanecem na gigante das redes sociais. Cinco desses pesquisadores que saíram, incluindo Rozière, juntaram-se à Mistral nos últimos 18 meses.

A saída de talentos do Meta reflete dinâmicas competitivas mais amplas na indústria de IA, onde os principais pesquisadores commandam compensações elevadas e a oportunidade de moldar a próxima geração de sistemas de IA. Para a Mistral, essas contratações fornecem uma profunda especialização no desenvolvimento e técnicas de treinamento de modelos de linguagem de grande porte, originalmente avançadas no Meta.

Marie-Anne Lachaux e Thibaut Lavril, ambos ex-pesquisadores do Meta e co-autores do original artigo Llama, agora trabalham como membros fundadores e engenheiros de pesquisa de IA na Mistral. Sua expertise contribui diretamente para o desenvolvimento dos modelos voltados para codificação da Mistral, particularmente o Devstral, que a empresa lançou como um agente de engenharia de software de código aberto em maio.

Modelo Devstral supera OpenAI enquanto roda em um laptop

Devstral exemplifica a dedicação da Mistral ao desenvolvimento open-source, oferecendo um modelo de 24 bilhões de parâmetros sob a licença permissiva Apache 2.0. O modelo alcança uma pontuação de 46,8% no benchmark SWE-Bench Verified, superando o GPT-4.1-mini da OpenAI em mais de 20 pontos percentuais, enquanto permanece pequeno o suficiente para ser executado em uma única placa gráfica Nvidia RTX 4090 ou em um MacBook com 32 gigabytes de memória.

“Neste momento, é de longe o melhor modelo open que é verificado pelo SWE-bench e para agentes de código,” disse Rozière ao VentureBeat. “E é também um modelo muito pequeno — apenas 24 bilhões de parâmetros — que pode ser executado localmente, mesmo em um MacBook.”

A abordagem dupla de modelos open-source juntamente com serviços empresariais proprietários reflete a posição de mercado mais ampla da Mistral. Enquanto a empresa mantém seu compromisso com o desenvolvimento open AI, gera receita através de recursos premium, serviços de personalização e contratos de suporte empresarial.

Os primeiros clientes empresariais validam a abordagem da Mistral em setores regulados onde preocupações de soberania de dados impedem a adoção de assistentes de codificação baseados em nuvem. A Abanca, um dos principais bancos da Espanha e Portugal, implantou o Mistral Code em larga escala, utilizando uma configuração híbrida que permite prototipagem na nuvem, mantendo o código bancário central em suas instalações.

A SNCF, empresa nacional ferroviária da França, usa o Mistral Code Serverless para dar suporte a seus 4.000 desenvolvedores com assistência de IA. A Capgemini, integradora global de sistemas, implantou a plataforma localmente para mais de 1.500 desenvolvedores trabalhando em projetos de clientes em indústrias reguladas.

Essas implantações demonstram o apetite empresarial por ferramentas de codificação em IA que oferecem capacidades avançadas sem comprometer a segurança dos dados ou a conformidade regulatória. Ao contrário de assistentes de codificação focados no consumidor, a arquitetura empresarial do Mistral Code suporta a supervisão administrativa e trilhas de auditoria exigidas por grandes organizações.

Regulamentações de IA na Europa dão à Mistral uma vantagem sobre rivais do Vale do Silício

O mercado de assistentes de codificação empresariais atraiu grandes investimentos e concorrência de gigantes da tecnologia. O GitHub Copilot da Microsoft domina com milhões de usuários individuais, enquanto novas entradas como Claude da Anthropic e ferramentas da Google alimentadas por Gemini competem por participação no mercado empresarial.

A herança europeia da Mistral proporciona vantagens regulatórias sob o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados e o Projeto de Lei de IA da UE, que impõem requisitos rigorosos sobre sistemas de IA que processam dados pessoais. O financiamento de € 1 bilhão da empresa, incluindo uma recente rodada de € 600 milhões liderada por General Catalyst, com uma avaliação de $ 6 bilhões, fornece recursos para competir com rivais americanos bem financiados.

No entanto, a Mistral enfrenta desafios na escalabilidade global enquanto mantém seus compromissos com open-source. A recente mudança da empresa para modelos proprietários como o Mistral Medium 3 gerou críticas de defensores do open-source que veem isso como um abandono dos princípios fundacionais em favor da viabilidade comercial.

Além do preenchimento de código: agentes de IA que escrevem módulos de software inteiros

O Mistral Code vai muito além do preenchimento básico de código, abrangendo fluxos de trabalho inteiros de projetos. A plataforma pode abrir arquivos, escrever novos módulos, atualizar testes e executar comandos de shell — tudo sob processos de aprovação configuráveis que mantêm a supervisão de engenheiros seniores.

As capacidades de geração aumentada por recuperação do sistema permitem que ele compreenda o contexto do projeto ao analisar bases de código, documentação e sistemas de rastreamento de problemas. Essa consciência contextual possibilita sugestões de código mais precisas e reduz os problemas de “alucinação” que afligem ferramentas de codificação em IA mais simples.

A Mistral continua a desenvolver modelos de codificação maiores e mais capazes, mantendo a eficiência para implantação local. A parceria da empresa com All Hands AI, criadora da estrutura de agentes OpenDevin, estende os modelos da Mistral para fluxos de trabalho de engenharia de software autônomos que podem concluir implementações inteiras de recursos.

O que o foco empresarial da Mistral significa para o futuro da codificação em IA

O lançamento do Mistral Code reflete a maturação dos assistentes de codificação em IA de ferramentas experimentais para infraestrutura crítica para empresas. À medida que as organizações passam a ver a IA como essencial para a produtividade dos desenvolvedores, os fornecedores devem equilibrar capacidades avançadas com os requisitos de segurança, conformidade e personalização das grandes empresas.

O sucesso da Mistral em atrair talentos de ponta do Meta e de outros laboratórios de IA líderes demonstra a consolidação contínua de expertise dentro de um número restrito de empresas bem financiadas. Essa concentração de talentos acelera a inovação, enquanto pode limitar a diversidade de abordagens ao desenvolvimento de IA.

Para empresas que avaliam ferramentas de codificação em IA, o Mistral Code oferece uma alternativa europeia às plataformas americanas, com vantagens específicas para organizações que priorizam a soberania de dados e a conformidade regulatória. O sucesso da plataforma provavelmente dependerá de sua capacidade de entregar melhorias mensuráveis de produtividade, ao mesmo tempo em que mantém os recursos de segurança e personalização que a distinguem de alternativas comoditizadas.

As implicações mais amplas vão além dos assistentes de codificação para a questão fundamental de como os sistemas de IA devem ser implantados em ambientes empresariais. A ênfase da Mistral na implantação local e na personalização de modelos contrasta com as abordagens centradas na nuvem favorecidas por muitos concorrentes do Vale do Silício.

À medida que o mercado de assistentes de codificação em IA amadurece, o sucesso provavelmente dependerá não apenas das capacidades do modelo, mas da habilidade dos fornecedores em atender aos complexos requisitos operacionais, de segurança e conformidade que governam a adoção de software nas empresas.

O Mistral Code testa se empresas de IA europeias podem competir com rivais americanos, oferecendo abordagens diferenciadas para a implantação empresarial e governança de dados.