Codestral-22B
Codestral-22B est un LLM de Mistral AI publié le 29 mai 2024. Avec 22 milliards de paramètres, il appartient à une génération de modèles antérieure à l’accélération récente des modèles haut de gamme. Son âge, environ deux ans, est très long à l’échelle de l’IA: la fiche doit donc le…
Codestral-22B est un LLM de Mistral AI publié le 29 mai 2024. Avec 22 milliards de paramètres, il appartient à une génération de modèles antérieure à l’accélération récente des modèles haut de gamme. Son âge, environ deux ans, est très long à l’échelle de l’IA: la fiche doit donc le situer comme un modèle de sa période, non comme une référence actuelle.
La licence MNPL-0.1 indique des poids non ouverts, ce qui distingue Codestral-22B des modèles réellement open weight. La couverture disponible repose sur une seule source de données concordante, un point important pour interpréter la fiche avec prudence: les informations vérifiées portent sur l’identité, la taille, la licence et la date, pas sur des résultats détaillés d’évaluation.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Mistral AI |
| Licence | MNPL-0.1 (poids non ouverts) |
| Date de sortie | 29 mai 2024 |
| Multimodal | non |
| Paramètres | 22 milliards |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| HumanEval | 81,1 % | 42ᵉ / 65 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MBPP | 78,2 % | 15ᵉ / 33 | 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. Codestral-22B offre un repère clair dans le catalogue 2024 de Mistral AI: un LLM de 22 milliards de paramètres, situé entre les petits modèles plus faciles à servir et les modèles haut de gamme plus lourds. À sa sortie, cette taille en faisait un modèle significatif pour comparer les choix de format et de licence de sa génération. Les données vérifiées établissent aussi précisément sa date de publication et son cadre de diffusion, ce qui replace ses performances attendues dans le cycle très rapide des LLM de 2024.
Limites et points d'attention. Codestral-22B est ancien à l’échelle de l’IA: environ deux ans suffisent souvent à rendre un LLM largement dépassé, surtout face aux modèles frontière récents. Il est donc probable qu’il ne soit plus central dans le catalogue de l’éditeur, voire qu’il ait été retiré au profit de modèles plus récents. La licence MNPL-0.1 ne correspond pas à une ouverture des poids, ce qui limite l’audit, la redistribution et certaines formes de réutilisation. Aucune donnée vérifiée ne documente ici ses benchmarks, son coût d’entraînement, son compute ou ses performances sur Code Index, SWE-Bench ou Arena Code; ces éléments ne peuvent donc pas être affirmés.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).