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Mistral AI发布Leanstral 1.5低成本开源模型助力数学形式化证明

类型:热点整理2026-07-07
MistralAI发布Leanstral1 5开源模型,专为数学形式化证明语言Lean4设计。模型总参数量119B,推理仅激活6B参数。在miniF2F基准测试中完成率100%,PutnamBench解出587 672题,FATE-H和FATE-X达成率分别达87%和34%,均为当前最佳。平均解题成本仅4美元,远低于竞品。实际测试57个代码库,发现11个真实

7月6日消息,法国人工智能初创公司Mistral AI于7月2日低调发布了全新模型——Leanstral 1.5,专为数学形式化证明语言Lean 4而生。该模型总参数量达119B,但在每次推理过程中仅激活其中的6B参数,却在多项基准测试中展现出强劲实力。值得注意的是,这款模型采用Apache-2.0开源许可协议发布,诚意十足。

面向数学形式化证明:Mistral AI 发布 Leanstral 1.5 低使用成本开源模型

先看性能表现:在miniF2F形式化数学基准测试的验证集和测试集上,Leanstral 1.5实现了100%的完成率——也就是说,所有题目均能完美解决。面对PutnamBench数学竞赛问题集中672道Lean 4题目,它成功解出了587道。在FATE系列抽象代数基准测试方面,该模型在硕士级FATE-H上的达成率为87%,博士级FATE-X上也达到了34%,两项均为当前最佳成绩。综合这些数据来看,其整体水平已跻身业内第一梯队。

更令人瞩目的其实是成本优势。以PutnamBench数据集中的问题为例,Leanstral 1.5平均每道题的解决成本仅为4美元。作为对比,Seed-Prover 1.5需要花费300美元以上,而Aleph Prover的成本也在54至68美元之间。差距非常明显。当同行们仍在依靠高昂算力堆积分数时,Mistral AI已经通过更轻量化的模型实现了相近的效果,这种高性价比路线显然更接地气。

在实际应用场景中,Leanstral 1.5的表现同样经得起考验。在测试的57个代码库中,它标记了47个违规属性,其中11个指向真实缺陷——有5个是此前GitHub上从未被报告过的问题。换言之,这款模型并非纸上谈兵,而是已经能够切实帮助开发者发现隐藏的漏洞。

来源:https://www.ithome.com/0/973/135.htm

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