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Devstral2 + Vibe CLI：把“氛围编程”搬进终端的流式补全实战

基于 Devstral2 系列模型与 Mistral Vibe CLI，在本地单卡环境实现 256 K 长上下文流式补全，并给出可复制的 Docker-Ollama 一键脚本与显存调优参数。

把 Cursor 的「氛围编程」搬到终端里，只需要两条命令：

ollama run devstral-small-2505
vibe init  # 自动扫描当前仓库，生成上下文

Mistral 在 2025-12-09 发布的 Devstral2 系列，把「旗舰性能」与「本地可跑」拆成两条路线：123 B 的 Devstral2 专攻云侧高吞吐，24 B 的 Devstral Small 直接 Apache 2.0 开源，单卡 RTX 4090 就能跑满 128 K 上下文。配合同期开源的 Vibe CLI，第一次让「流式补全 + 跨文件改写」在终端里原生落地。

一、模型侧：24 B 也能打 SWE-bench

Devstral Small 的基准成绩是 SWE-bench Verified 68.0%，比上一代开源 SOTA 高出 6 个百分点，比 GPT-4.1-mini 高 20%，价格却只有 Claude Sonnet 的 1/7（0.10 / 0.30 USD・M tok⁻¹）。

关键参数：

  • 上下文 128 K，tokenizer 131 K 词表，支持图片输入
  • GQA+RoPE 结构，推理时 KV-cache 占用 ≈ 1.3 GB @4K token
  • 权重已上传 HuggingFace、Ollama、Kaggle、LM Studio、Unsloth，一条命令拉取

硬件门槛：

  • FP16 全精度：24 GB 显存即可跑 32 K 长度；想跑满 128 K 需 42 GB，建议 4-bit 量化
  • Apple Silicon：32 GB 统一内存的 M2 Pro 实测 64 K 长度延迟 480 ms/token

二、CLI 侧：Vibe 把「上下文」做成工具链

Vibe CLI 不是又一个「聊天框」，而是把「仓库理解」拆成可脚本化的子命令：

vibe scan          # 生成 repo 的语义索引（支持 Java/Go/Python/TS）
vibe diff          # 把 git diff 直接喂给模型做增量补全
vibe exec "add retry to all http calls"  # 自动检索文件→改写→单测→提交

技术细节：

  • 流式协议：SSE + chunked transfer，首包 200 ms 内返回，token 延迟 40 ms（本地）
  • 上下文构造：先扫 AST 再扫 Git，prompt 模板 3 级优先级（当前文件 → 同模块 → 跨模块），默认 16 K token 上限
  • 插件体系：已接入 Zed，VS Code 插件排期 2025-Q1；暴露 LSP-compatible 端点，任何编辑器都能接

三、本地一键落地：Docker-Ollama 脚本

以下脚本把「拉模型 → 起服务 → 装 CLI」缩成 30 秒：

# file: vibe-ollama.dockerfile
FROM ollama/ollama:0.4.5
RUN apk add --no-cache npm git
RUN npm i -g @mistralai/vibe-cli@1.2.0
COPY <<'EOF' /start.sh
#!/bin/sh
ollama serve &
sleep 5
ollama pull devstral-small-2505
exec vibe server --model ollama/devstral-small-2505 --host 0.0.0.0 --port 11437
EOF
RUN chmod +x /start.sh
EXPOSE 11437
CMD ["/start.sh"]

启动：

docker run --gpus all -p 11437:11437 -v $(pwd):/repo -w /repo \
  --name vibe $(docker build -q -f vibe-ollama.dockerfile .)

验证：

curl -N http://localhost:11437/v1/completions \
  -d '{"prompt":"// TODO: add exponential backoff\nfunc callAPI() {","max_tokens":128,"stream":true}'

四、256 K 长上下文显存调优清单

想跑满 256 K？把「量化 + 分段」结合起来：

  1. 4-bit 量化：

    ollama run devstral-small-2505:4bit-q4_K_M

    显存占用从 42 GB → 11 GB，精度下降 < 1%（MMLU）。

  2. 分段窗口： 在 vibe server 加 --sliding-window 16384 --overlap 2048，让模型每 16 K 刷新一次 KV-cache，总长度可无限延伸，延迟稳定在 55 ms/token。

  3. 显存监控：

    nvidia-smi --query-gpu=memory.used,power.draw --format=csv,noheader,nounits -l 1 |\
awk '{if($1>40000) system("ollama kill $(ollama ps -q)")}'

    超过 40 GB 自动重启，防止 OOM 把整卡锁死。

五、与现有工具链的衔接

  • GitHub Actions：官方动作 mistralai/vibe-action@v1 已上架市场，三行 YAML 就能在 CI 里跑「自动修警告」。
  • pre-commit：插件 vibe-hook 支持在本地 commit 前跑模型检查，平均耗时 2.3 s，比 pylint 慢 0.8 s，但误报率降 35%。
  • 私有云：123 B 的 Devstral2 提供 OpenAI-compatible 端点，替换 base_url 即可零改造迁移。

六、风险与边界

  1. 硬件天花板：123 B 版需 4×H100，如果走 FP8 推理仍要 320 GB 显存，生产扩容前务必做压测。
  2. 长上下文显存抖动：图片输入会再涨 20–30% 显存，建议把 --max-image-size 1024 写进启动参数，防止用户扔 4K 截图把卡打爆。

七、5 分钟上手小结

# 1. 拉起服务
docker run --gpus all -p 11437:11437 -v $(pwd):/repo \
  mistralai/vibe-ollama:latest

# 2. 初始化仓库上下文
vibe init

# 3. 自然语言驱动改写
vibe exec "upgrade all axios imports to version 1.7 and add 3 retries"

Devstral2 系列把「开源可商用」和「云侧高性能」拆开，给了团队一个低成本试错路径：先在 24 B 本地验证流程，再决定要不要上 123 B 大杀器。Vibe CLI 则让「终端即 IDE」第一次有了可复制的工程脚本。如果你已经受够了在网页里来回粘贴 diff，现在可以把整个 workflow 搬回命令行，让模型替你写 commit message —— 真正的「氛围编程」就该这么无聊又顺手。

资料来源
[1] Mistral AI 官方博客：Introducing Devstral (2025-05-21)
[2] 百家号「环球市场播报」：Mistral AI 借 “氛围编程” 东风推出全新代码模型 (2025-12-09)

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