12 月 10 日，Mistral AI 在开源圈扔下三颗炸弹：123 B 旗舰模型 Devstral2、24 B 轻量模型 Devstral Small 2，以及一条命令就能驱动两者的终端工具 Mistral Vibe CLI。短短 24 小时，Hacker News 热帖里讨论最激烈的不是分数，而是 “到底怎样在本地把两个模型串成一条可回滚的提示流”。本文把官方文档、社区踩坑与实测数据压缩成一份可直接落地的工程笔记，给你三个东西：最小配置模板、硬件切换阈值、生产级回滚策略。
一、三连发背后的产品逻辑
Devstral2 系列不是简单的 “参数放大”，而是用同一份 256 K 上下文、同一套工具调用 schema 做出两条极端定位的模型：
| 维度 | Devstral2 123 B | Devstral Small 2 24 B |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 72.2 %（开源第二） | 68.8 %，超 GPT-OOS-120 B |
| 最低 GPU | 4×H100 80 GB | 1×RTX 4090 24 GB |
| 协议 | 改 MIT，>2 000 万美元营收需商业授权 | Apache 2.0，无限制 |
| 多模态 | 纯代码 | 支持图像输入 |
Mistral Vibe CLI 则是 “官方外挂”：用自然语言调用本地或远端模型，把文件系统、Git、Shell 命令抽象成 5 个 Tool，支持 “自动批准” 模式，默认走 Devstral2，但可在秒级切到 Small 2。对开发者来说，它相当于一条可脚本化的 “提示流引擎”。
二、config.toml：本地多模型切换的最小模板
官方仓库只给了一个 20 行的示例，生产环境需要补全三处：模型别名、并发限额、回退触发器。
# ~/.config/mistral/vibe/config.toml
[models]
[models.devstral2]
provider = "local"
path = "/data/models/devstral2-123b-q4km.gguf"
gpu_layers = 80 # 80 层 offload 到 4×H100
max_tokens = 8192
concurrent = 2 # 单卡最多 2 并发，防止 OOM
[models.small2]
provider = "local"
path = "/data/models/devstral-small2-24b-q8_0.gguf"
gpu_layers = 40 # 4090 24 GB 可跑满
max_tokens = 8192
concurrent = 4
[models.fallback]
provider = "mistral"
api_key = "${MISTRAL_API_KEY}"
model = "devstral-small-2505"
max_tokens = 4096
[trigger]
# 当 devstral2 平均排队 >30 s 或失败率 >10 %，自动降级到 small2
latency_threshold = "30s"
failure_ratio = 0.1
把上述文件放到 CI 容器里，启动命令：
vibe run --model-alias devstral2 \
--auto-approve tools:git,file,shell \
--prompt-flow .vibe/flow refactor-legacy-route
三、提示流三阶段模板：扫描→计划→提交
n 官方示例是一段 200 字的 “请帮我改代码”，容易失控。推荐把提示流拆成三段，每段输出固定 JSON，方便脚本校验与回滚。
- 扫描阶段（只读，安全）
{"stage": "scan", "scope": "src/legacy", "file_count": 42, "test_coverage": 0.67}
- 计划阶段（生成 diff 索引，不落地）
{"stage": "plan", "patches": [{"file": "app.js", "line_range": "120-150", "reason": "callback hell"}], "estimated_token": 3200}
- 提交阶段（写入 & 单测 & commit）
{"stage": "commit", "sha": "a9f3e2", "tests": "passed", "rollback_cmd": "git revert a9f3e2 --no-edit"}
在 CI 里用 jq 校验：`test $(jq -r '.stage' vibe.json) ==