面向数学形式化证明：Mistral推Leanstral 1.5低使用成本模型
MistralAI推出Leanstral1.5模型，采用MoE架构，总参数量119B推理时仅激活6B。在miniF2F测试中完成率100%，PutnamBench解题587道，FATE系列达硕士级87%和博士级34%最佳成绩。每道题平均成本4美元，远低于同类模型。实际测试中发现11个真实缺陷，其中5个从未被报告。
7月2日，欧洲AI公司Mistral AI抛出了一枚重磅冲击波：专门为数学形式化证明程序Lean 4打造的Leanstral 1.5模型正式开源，采用Apache-2.0许可。这个模型总参数量达到119B，但推理时只激活6B参数——典型的MoE架构，算力友好。
先看硬核指标。在miniF2F形式数学基准测试的验证集和测试集上，Leanstral 1.5直接拿下了100%的完成率——一个都不能少。PutnamBench数学竞赛问题集里，672道Lean 4问题，它解出了587道。对于FATE系列抽象代数基准测试，硕士级FATE-H达成率87%，博士级FATE-X也有34%，两项都是目前最佳。
真正让人眼前一亮的是成本优势。Mistral AI算了笔账：在PutnamBench数据集上，解决一道题的平均开支只有4美元。对比一下，Seed-Prover 1.5需要300美元以上，Aleph Prover也要54~68美元。这差距可不是一星半点，开源模型能做到这个性价比，行业里并不多见。
再来看实际场景的表现。在测试的57个代码库中，Leanstral 1.5标记出了47个违规属性，其中11个指向真实缺陷，更关键的是，有5个问题此前从未在GitHub上被报告过。这意味着它不仅能复现已知bug，还能挖出隐藏的漏洞——对形式化验证领域来说，这才是真正的价值所在。
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