# Mistral: Devstral 2 2512

> Модель исследует кодовые базы, планирует изменения в нескольких файлах и помогает с отладкой и рефакторингом в агентных сценариях разработки.

- **ID для API:** `mistralai/devstral-2512`
- **Тип Модели:** Чат-модель
- **Контекст:** 262 144 токенов
- **Максимум на ответ:** 209 715 токенов
- **Вход:** текст, файл → **Выход:** текст

## Описание

#### Суть
Devstral 2 — модель Mistral AI для агентной разработки программного обеспечения. Она рассчитана на задачи, в которых нужно не только сгенерировать фрагмент кода, но и разобраться в существующем проекте, спланировать изменения и провести их через несколько файлов. Разработчик также описывает возможность дообучения модели под конкретные языки и крупные корпоративные кодовые базы.

#### Сильные стороны
Модель может исследовать структуру проекта и учитывать архитектурный контекст при координации изменений. Среди заявленных сценариев — исправление ошибок и модернизация устаревших систем; при работе она отслеживает зависимости фреймворков, замечает сбои и пробует скорректировать решение. Такой подход полезен для задач, где результат зависит от согласованности нескольких частей приложения, а не только от локального фрагмента кода.

#### Контекст и модальности
По данным каталога, контекст составляет 262 144 токена. На вход принимаются текст и файлы, на выходе модель генерирует текст. Это позволяет передавать ей проектную информацию в текстовом виде и прикреплять файлы для анализа; поддержка изображений в данных каталога не указана.

#### Типовые сценарии
Модель подходит для агентных рабочих процессов разработки: первичного анализа кодовой базы, поиска причин ошибок, правок сразу в нескольких файлах и обновления устаревших компонентов. Её можно использовать как основу для помощника, который выполняет инженерную задачу по инструкции, а затем проверяет результат и вносит исправления при обнаружении проблем.

#### Ограничения
Mistral отмечает, что в проведённом сравнении с закрытой моделью Claude Sonnet 4.5 пользователи всё ещё отдавали предпочтение последней. Это напоминает, что качество выполнения сложных инженерных задач может зависеть от проекта, постановки задачи и используемого агентного инструментария. Модель ориентирована на кодовые задачи; источник не описывает её как универсальную мультимодальную систему.

#### Отличие от соседей по семейству
В семействе также представлена Devstral Small 2 — более компактная модель с возможностью локального запуска на потребительском оборудовании. В отличие от неё, Devstral 2 позиционируется как полноразмерная модель для агентной разработки и корпоративных кодовых баз. Mistral указывает для двух моделей разные лицензии: Devstral 2 выпущена под модифицированной MIT, а Devstral Small 2 — под Apache 2.0.

## Цены

- Запрос / 1М: 47,58 ₽
- Ответ / 1М: 237,89 ₽
- Чтение кэша / 1М: 4,76 ₽

## Параметры

max_tokens, temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice

## Провайдеры

Выбрать Провайдера можно параметром `provider` в запросе.

| Провайдер | Цена | Контекст | Макс. ответ | Данные в РФ | 152-ФЗ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| mistral/eu | Запрос / 1М: 47,58 ₽; Ответ / 1М: 237,89 ₽ | 262 144 | 209 715 | — | — |

## Быстрый старт

```bash
curl https://polza.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $POLZA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "mistralai/devstral-2512",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Привет"
    }
  ]
}'
```

## Ссылки

- Страница: https://polza.ai/models/mistralai/devstral-2512
- Каталог: https://polza.ai/models