7月6日，Mistral AI 正式发布了 Leanstral 1.5 模型。本次采用开源路线，协议选择 Apache-2.0，总参数量达到1190亿，但值得关注的是，实际推理时仅需激活60亿参数。换言之，这是一种“看似庞大、实则轻量”的设计思路，在性能与效率之间实现了巧妙平衡。 先说结论：该模型在数学推理方面的表现令人瞩目。它完整通过了 miniF2F 基准测试集——这本身已属不易——同时还从公认的高难度题库 PutnamBench 中成功解出了587道题目。要知道，PutnamBench 并非轻易能够攻克，这背后体现的是长程逻辑推理能力的实质性突破。 再向工程方向审视，Leanstral 1.5 在代码形式化验证领域迈出了重要一步。它首次完整完成了 AVL 树插入与删除操作的时间复杂度形式化证明。这一成果在真实开发场景中的价值在于：能够直接帮助开发者通过自动化测试过程发现潜藏的 Bug。事实上，模型已成功识别出开源项目中5个此前未被发现的潜在缺陷。这不再是理论空谈，而是切实证明了形式化方法在真实软件流程中能够发挥实际作用。 目前，Leanstral 1.5 的模型权重已在 Hugging Face 上开放下载，同时提供免费的 API 接口供开发者调用。如果你一直关注开源大模型在逻辑推理与代码验证方向的进展，此次更新值得立即体验。