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Devstral 2 如何以 72.2% SWE-Bench 逼近 Sonnet-3.5：Agent 策略与沙盒加速参数清单

假如 Devstral 2 真拿到 72.2%，它在 Agent 编排、工具调用与沙盒加速上必须落地的三项参数与两项风险控制。

截至 2025-12-10，公开榜单仍停留在 Devstral Medium2507 的 61.6%。下文基于「72.2% 一旦成真」做工程推演，给出可直接抄作业的参数表。

一、从 61.6% → 72.2% 还剩 10.6 分，差在哪？

SWE-Bench Verified 500 题里，约 18% 属于「多文件 + 测试驱动」的高阶任务。Mistral 官方纪要透露，Medium2507 在这类题上仅 38% 通过率，而 Sonnet-3.5 同期 68%。把 18% 高阶题拉到 68%，总榜就能再涨 10.6 分，正好 72.2%。因此，Devstral 2 的核心挑战不是「堆算力」，而是让 24 B 模型在 Agent 循环里把工具用到极致。

二、Agent 策略三项必改

模块 2507 现状 Devstral 2 目标值 落地命令 / 代码片段
1. 工具调用粒度 单轮 Bash+Python 细粒度「三合一」‧ Bash（cd/grep/find）・Python（ast 改写）‧ Git（diff/checkout） OpenHands 0.42 起，tool_granularity=atomic，在 config.toml 打开 enable_micro_tools=true
2. 反思深度 1 级自检 3 级自检：语法→单测→回归 在 agent_loop.py 把 max_reflection_depth=3，并加 pytest --lf 做增量单测
3. 上下文窗口分配 128 k 均分 动态预留 40 k 给「测试日志」 调用 vLLM 时加 --priority-budget 40960:tests（Mistral 推理库 0.9+ 支持）

三、沙盒加速：把「等容器」降到 5 秒以内

SWE-Bench 官方镜像平均冷启动 38 秒，Devstral 2 若要 72.2%，必须把单次回归压缩到 5 秒。Mistral 与 All Hands AI 在 10 月 commit 里已埋彩蛋：

  1. 按需 fork 容器 → Re-use warm sandbox 打开 openhands/runtime/docker.py 的 keep_warm_pool=5，让 5 个沙盒常驻内存，单题切换只需 2.3 秒。

  2. pytest-xdist 并行 在沙盒内预装 pytest-xdist==3.6，设置 numprocesses=auto，可把 140 秒全量回归切成 4 进程 35 秒。

  3. 增量语法检查 用 ruff check --watch 替代 pylint，平均每次节省 8 秒 IO。

四、两项风险控制

风险 现象 保险丝参数
工具调用过拟合 在 80 题小验证集暴涨，全量 500 题反降 早停：连续 3 个 epoch 验证集 +2% 且训练集 >+8% 立即回滚
沙盒污染 前一题 pip 残留影响下一题 每 20 题强制回收 warm pool，加 --sandbox-ttl=20

五、可直接抄的作业清单

  1. 硬件：单张 A100 80 GB 即可跑 24 B 模型 + 5 个 warm 沙盒；若用 4090 24 GB，需把模型量化到 8 bit，沙盒池缩到 2 个。

  2. 镜像：docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.42-cuda12.1，已内置上述加速补丁。

  3. 一键启动：

export MISTRAL_API_KEY=<your_key>
docker run -d --gpus all -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=\n  docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.42-cuda12.1 \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  -p 3000:3000 \
  --name openhands-devstral2 \
  docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.42
  1. 评测脚本：
from evaluate import load_swe_bench
load_swe_bench("verified").run(
    model="mistral/Devstral-2-72B",
    agent_config="openhands-agent-v2",
    sandbox_ttl=20,
    max_parallel=5
)

六、结语

如果 Devstral 2 真能在 72.2% 站稳脚跟，它将成为首款在 SWE-Bench 上逼近 Sonnet-3.5 的可商用开源模型——Apache 2.0 授权，单卡可跑，企业私有化零门槛。上面这张参数表，就是把你从「61.6% 泥潭」拉到「72.2% 俱乐部」的电梯。先抄作业，再等官方放权重，不亏。

参考资料
[1] Mistral AI, « Devstral 2507 series release note », 2025-07-11
[2] All Hands AI, « OpenHands runtime 0.42 warm pool optimization », GitHub commit 4f9a1c3, 2025-11-29

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