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« Pas le top, mais pas cher »

Mistral part plus frontalement à l’assaut de Claude Code et autre ChatGPT Codex. La startup française a lancé ce 9 décembre deux modèles dédiés au développement, dont une version légère fonctionnant sur du matériel grand public.

Mistral a lancé en juin dernier son outil Code, dédié au vibe coding. La semaine dernière, elle présentait ses modèles Mistral 3, déclinés en de nombreuses variantes.

• Mistral lance sa nouvelle famille Mistral 3 et vante ses petits modèles

La licorne veut doubler la mise avec sa nouvelle génération Devstral 2 dédiée aux développeurs, plus particulièrement au fonctionnement autonome agentique. Elle lance également un outil en ligne de commande, Vibe CLI, pour faciliter l’automatisation du code par le langage naturel.

Mistral joue la rentabilité

La nouvelle famille Devstral 2 se compose de deux modèles, un grand et un petit, ouverts et sous licence libre (une version modifiée de la licence MIT pour le grand, Apache 2.0 pour le petit). Le grand, avec ses 123 milliards de paramètres, est mis en avant. Mistral annonce un score de 72,2 % sur le test SWE-bench Verified, ce qui le classe parmi les meilleurs modèles, devant Claude 4.5 Sonnet (70,60 %) et derrière Claude 4.5 Opus (74,40 %) et Gemini 3 Pro (74,20 %). Sur le site du test, les scores des modèles Devstral 2 ne sont pas encore présents.

Mistral braque surtout les projecteurs sur la rentabilité de son modèle. Elle le présente comme « jusqu’à 7 fois plus rentable que Claude Sonnet pour des tâches réelles ». En outre, le modèle est actuellement gratuit via l’API Mistral. Après cette période de grâce, la tarification sera de 0,40 dollar par million de jetons en entrée et de 2 dollars en sortie. C’est d’ailleurs de là que vient la comparaison avec Sonnet, puisque la tarification de ce dernier est respectivement de 3 et 15 dollars.

Devstral 2 peut fonctionner localement, mais Mistral recommande quand même la présence d’au moins quatre puces H100 pour son déploiement. Sa fenêtre de contexte est de 256 000 jetons. « Devstral 2 permet d’explorer les bases de code et d’orchestrer les modifications sur plusieurs fichiers tout en maintenant un contexte au niveau de l’architecture. Il suit les dépendances du framework, détecte les défaillances et réessaie avec des corrections – résolvant des défis comme la correction de bugs et la modernisation des systèmes hérités. Le modèle peut être affiné pour prioriser des langages spécifiques ou optimiser pour de grandes bases de code d’entreprise », indique Mistral dans son communiqué.

Petit pimousse

Cependant, c’est bien Devstral 2 Small qui a attiré le plus l’attention. Il dispose de 24 milliards de paramètres et affiche, selon Mistral, un score de 68 % sur SWE-bench Verified. Lui aussi est pour l’instant disponible gratuitement via l’API. Après quoi, la tarification sera de 0,10 dollar par million de jetons en entrée et 0,30 dollar en sortie. Là aussi, la fenêtre de contexte est de 256 000 jetons. La communication de Mistral sur ce petit modèle est claire : il n’égale pas les gros modèles, mais il est 28 fois plus petit que DeepSeek 3.2.

Devstral 2 Small a attiré rapidement les commentaires, et pour cause : son installation locale peut se faire sur du matériel accessible au grand public. Une recherche « devstral » sur X montre rapidement un grand nombre de publications louant les résultats obtenus pour un modèle local. Dogac, par exemple, a testé les modèles dans un benchmark personnalisé et retrouve globalement les résultats donnés par Mistral. D’autres, comme N8Programs et Thadée Tyl, louent ses performances. Ce dernier affirme que Devstral 2 devient le meilleur modèle pour le développement sous la barre des 150 milliards de paramètres, et que Devstral 2 Small fait presque jeu égal avec Magistral 1.2 sans posséder de capacités de raisonnement.

Dans l’ensemble, les résultats obtenus par les deux modèles vont dans le sens de ce que nous déclarait récemment Horacio Gonzalez (Clever Cloud). Pour le responsable, on pouvait être optimiste sur les modèles locaux et open source, car leur progression est tout aussi rapide – même avec un décalage – que les modèles fermés en ligne. Une progression suffisante pour ne pas avoir à craindre une trop grande dépendance limitée à quelques gros acteurs du domaine.

• IA : « Les développeurs sont toujours condamnés, jusqu’à ce qu’ils ne le soient plus »

Mistral Vibe CLI

Mistral a profité de son annonce pour lancer un nouvel outil, nommé Vibe CLI, également sous licence Apache. Il s’utilise en ligne de commande, similaire à des produits concurrents comme Claude Code et OpenAI Codex. Vibe CLI sert à interagir avec les modèles Mistral dans un terminal, avec des capacités d’analyse de structure de fichiers, de modifications sur plusieurs fichiers, de commandes shell, de recherche de code ou encore de contrôle de version.

Mistral insiste en particulier sur la prise en charge d’un « contexte conscient » du projet. La structure des fichiers et le statut Git sont ainsi analysés automatiquement. L’entreprise assure que le raisonnement se fait sur l’ensemble des fichiers et pas uniquement celui en cours d’édition. L’historique est décrit comme persistant, avec autocomplétion et thèmes personnalisables.

« Vous pouvez exécuter Vibe CLI de manière programmatique pour le scripting, désactiver l’auto-approbation pour l’exécution de l’outil, configurer des modèles locaux et des fournisseurs via un simple config.toml, et contrôler les permissions des outils pour correspondre à votre flux de travail », indique Mistral, confirmant que son outil fonctionne avec des installations locales de ses modèles.

Sur le fonctionnement en ligne, certains notent des latences, conséquence probablement du lancement frais. D’autres ont testé Mistral Vibe en local avec le modèle Devstral 2 Small, comme N8Programs sur un Mac équipé d’une puce M3 Max. Le nombre de cœurs n’est pas précisé, mais la puce en contient au moins 14 sur la partie CPU et 30 sur la partie GPU. On trouve également des avis plus nuancés, notamment sur les performances de Devstral 2, avec des bons et mauvais points.

« Pas le top, mais pas cher »

Mistral part plus frontalement à l’assaut de Claude Code et autre ChatGPT Codex. La startup française a lancé ce 9 décembre deux modèles dédiés au développement, dont une version légère fonctionnant sur du matériel grand public.

Mistral a lancé en juin dernier son outil Code, dédié au vibe coding. La semaine dernière, elle présentait ses modèles Mistral 3, déclinés en de nombreuses variantes.

• Mistral lance sa nouvelle famille Mistral 3 et vante ses petits modèles

La licorne veut doubler la mise avec sa nouvelle génération Devstral 2 dédiée aux développeurs, plus particulièrement au fonctionnement autonome agentique. Elle lance également un outil en ligne de commande, Vibe CLI, pour faciliter l’automatisation du code par le langage naturel.

Mistral joue la rentabilité

La nouvelle famille Devstral 2 se compose de deux modèles, un grand et un petit, ouverts et sous licence libre (une version modifiée de la licence MIT pour le grand, Apache 2.0 pour le petit). Le grand, avec ses 123 milliards de paramètres, est mis en avant. Mistral annonce un score de 72,2 % sur le test SWE-bench Verified, ce qui le classe parmi les meilleurs modèles, devant Claude 4.5 Sonnet (70,60 %) et derrière Claude 4.5 Opus (74,40 %) et Gemini 3 Pro (74,20 %). Sur le site du test, les scores des modèles Devstral 2 ne sont pas encore présents.

Mistral braque surtout les projecteurs sur la rentabilité de son modèle. Elle le présente comme « jusqu’à 7 fois plus rentable que Claude Sonnet pour des tâches réelles ». En outre, le modèle est actuellement gratuit via l’API Mistral. Après cette période de grâce, la tarification sera de 0,40 dollar par million de jetons en entrée et de 2 dollars en sortie. C’est d’ailleurs de là que vient la comparaison avec Sonnet, puisque la tarification de ce dernier est respectivement de 3 et 15 dollars.

Devstral 2 peut fonctionner localement, mais Mistral recommande quand même la présence d’au moins quatre puces H100 pour son déploiement. Sa fenêtre de contexte est de 256 000 jetons. « Devstral 2 permet d’explorer les bases de code et d’orchestrer les modifications sur plusieurs fichiers tout en maintenant un contexte au niveau de l’architecture. Il suit les dépendances du framework, détecte les défaillances et réessaie avec des corrections – résolvant des défis comme la correction de bugs et la modernisation des systèmes hérités. Le modèle peut être affiné pour prioriser des langages spécifiques ou optimiser pour de grandes bases de code d’entreprise », indique Mistral dans son communiqué.

Petit pimousse

Cependant, c’est bien Devstral 2 Small qui a attiré le plus l’attention. Il dispose de 24 milliards de paramètres et affiche, selon Mistral, un score de 68 % sur SWE-bench Verified. Lui aussi est pour l’instant disponible gratuitement via l’API. Après quoi, la tarification sera de 0,10 dollar par million de jetons en entrée et 0,30 dollar en sortie. Là aussi, la fenêtre de contexte est de 256 000 jetons. La communication de Mistral sur ce petit modèle est claire : il n’égale pas les gros modèles, mais il est 28 fois plus petit que DeepSeek 3.2.

Devstral 2 Small a attiré rapidement les commentaires, et pour cause : son installation locale peut se faire sur du matériel accessible au grand public. Une recherche « devstral » sur X montre rapidement un grand nombre de publications louant les résultats obtenus pour un modèle local. Dogac, par exemple, a testé les modèles dans un benchmark personnalisé et retrouve globalement les résultats donnés par Mistral. D’autres, comme N8Programs et Thadée Tyl, louent ses performances. Ce dernier affirme que Devstral 2 devient le meilleur modèle pour le développement sous la barre des 150 milliards de paramètres, et que Devstral 2 Small fait presque jeu égal avec Magistral 1.2 sans posséder de capacités de raisonnement.

Dans l’ensemble, les résultats obtenus par les deux modèles vont dans le sens de ce que nous déclarait récemment Horacio Gonzalez (Clever Cloud). Pour le responsable, on pouvait être optimiste sur les modèles locaux et open source, car leur progression est tout aussi rapide – même avec un décalage – que les modèles fermés en ligne. Une progression suffisante pour ne pas avoir à craindre une trop grande dépendance limitée à quelques gros acteurs du domaine.

• IA : « Les développeurs sont toujours condamnés, jusqu’à ce qu’ils ne le soient plus »

Mistral Vibe CLI

Mistral a profité de son annonce pour lancer un nouvel outil, nommé Vibe CLI, également sous licence Apache. Il s’utilise en ligne de commande, similaire à des produits concurrents comme Claude Code et OpenAI Codex. Vibe CLI sert à interagir avec les modèles Mistral dans un terminal, avec des capacités d’analyse de structure de fichiers, de modifications sur plusieurs fichiers, de commandes shell, de recherche de code ou encore de contrôle de version.

Mistral insiste en particulier sur la prise en charge d’un « contexte conscient » du projet. La structure des fichiers et le statut Git sont ainsi analysés automatiquement. L’entreprise assure que le raisonnement se fait sur l’ensemble des fichiers et pas uniquement celui en cours d’édition. L’historique est décrit comme persistant, avec autocomplétion et thèmes personnalisables.

« Vous pouvez exécuter Vibe CLI de manière programmatique pour le scripting, désactiver l’auto-approbation pour l’exécution de l’outil, configurer des modèles locaux et des fournisseurs via un simple config.toml, et contrôler les permissions des outils pour correspondre à votre flux de travail », indique Mistral, confirmant que son outil fonctionne avec des installations locales de ses modèles.

Sur le fonctionnement en ligne, certains notent des latences, conséquence probablement du lancement frais. D’autres ont testé Mistral Vibe en local avec le modèle Devstral 2 Small, comme N8Programs sur un Mac équipé d’une puce M3 Max. Le nombre de cœurs n’est pas précisé, mais la puce en contient au moins 14 sur la partie CPU et 30 sur la partie GPU. On trouve également des avis plus nuancés, notamment sur les performances de Devstral 2, avec des bons et mauvais points.

Nous y voilà. Cela aura pris du temps car cela fait des semaines et mêmes mois qu'on entend parler de l'arrivée des nouvelles cartes mères AM5 séries "MAX" et "EVO" de MSI et (notamment) de leurs capacité à accueillir des BIOS faisant jusqu'à 64 Mo, contre 32 Mo au maximum sur les cartes avec chipse...

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schwit1 shares a report from CBS News: perm from a donor who unknowingly carried a cancer-causing gene has been used to conceive nearly 200 babies across Europe, an investigation by 14 European public service broadcasters, including CBS News' partner network BBC News, has revealed. Some children conceived using the sperm have already died from cancer, and the vast majority of those who inherited the gene will develop cancer in their lifetimes, geneticists said. The man carrying the gene passed screening checks before he became a donor at the European Sperm Bank when he was a student in 2005. His sperm has been used by women trying to conceive for 17 years across multiple countries. The cancer-causing mutation occurred in the donor's TP53 gene -- which prevents cells in the body from turning cancerous -- before his birth, according to the investigation. It causes Li Fraumeni syndrome, which gives affected people a 90% chance of developing cancers, particularly during childhood, as well as breast cancer in later life. Up to 20% of the donor's sperm contained the mutated TP53 gene. Any children conceived with affected sperm will have the dangerous mutation in every cell of their body. The affected donor sperm was discovered when doctors seeing children with cancers linked to sperm donation raised concerns at this year's European Society of Human Genetics. At the time, 23 children with the genetic mutation had been discovered, out of 67 children linked to the donor. Ten of those children with the mutation had already been diagnosed with cancer. Freedom of Information requests submitted by journalists across multiple countries revealed at least 197 children were affected, though it is not known how many inherited the genetic mutation. More affected children could be discovered as more data becomes available.

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