Codestral
Mistrals Code-Spezialist mit sehr gutem Fill-in-the-Middle, 80+ Sprachen. Wegen der Lizenz nur für private Projekte/Forschung.
Mistrals Code-Spezialist mit sehr gutem Fill-in-the-Middle, 80+ Sprachen. Wegen der Lizenz nur für private Projekte/Forschung.
So nutzt du es
Am einfachsten per Ollama: ollama pull <modellname> und dann ollama run <modellname> — oder komfortabel mit LM Studio (grafische Oberfläche, Modell-Suche eingebaut). Die Hardware-Angaben unten beziehen sich auf die übliche 4-Bit-Quantisierung (Q4).
Größen & Hardware
- Verfügbare Größen: 22B
- Empfohlene Hardware (Q4): 16–24 GB
Im Detail
Codestral ist Mistrals dedizierter Code-Spezialist (22B, 16–24 GB RAM) mit besonders starkem Fill-in-the-Middle – also der Fähigkeit, Code mitten im Editor sinnvoll zu vervollständigen statt nur anzuhängen. Über 80 unterstützte Sprachen machen es sehr breit einsetzbar. Der Haken: Die Lizenz erlaubt nur private Projekte und Forschung, kommerzielle Nutzung ist ausgeschlossen. Für Hobby-Entwickler, Studierende und Forschende, die einen lokalen Copilot-Ersatz mit sehr guter Editor-Integration suchen, ist es eine der besten Optionen – Unternehmen müssen wegen der Lizenz auf Alternativen ausweichen.
Praxis-Tipp
Über Continue.dev in VS Code einbinden und Fill-in-the-Middle direkt beim Schreiben mitten in einer Funktion testen – dort zeigt sich die Stärke von Codestral am deutlichsten.
Siehe auch
Lizenz & Quelle
Erfahrungen & Kommentare.
Funktioniert der Modell bei Ihnen? Tipps, Stolperfallen, Varianten — teilen Sie es mit der Community.
Lade Kommentare …
Passt dazu.
Llama 3.1
Der Meta-Klassiker mit 128K Kontext. 8B ist ein sehr solider Allrounder für schwächere Hardware, spricht ordentlich Deutsch.
Llama 3.3
Leistet laut Meta ungefähr so viel wie das riesige 405B-Modell — der Preis-Leistungs-Tipp, wenn man 64 GB (z. B. Mac Studio) hat.
Llama 4 (Scout / Maverick)
Metas MoE-Generation mit sehr großem Kontext und Bildverständnis. Für Heim-Hardware meist zu groß — eher für Server/Mac Studio 128 GB+.
