Mistral AI开源数学证明模型119B参数仅激活6B解题成本为竞品1%
MistralAI开源Leanstral1 5模型，总参数一百一十九亿但推理仅激活六亿。在迷你F2F基准上完成率百分之百，解决普特南基准五百八十七道题，FATE测试达硕士级百分之八十七、博士级百分之三十四最佳成绩。每道题成本四美元，仅为竞品百分之一，并发现多个真实代码缺陷。
欧洲人工智能独角兽企业Mistral AI近期发布了一项重磅成果——专为数学形式化证明打造的Leanstral 1.5模型正式亮相。该模型针对Lean4程序语言进行了深度优化，总参数量达119B，但实际推理时仅激活6B参数，以极低的计算开销实现了卓越的定理证明能力，并且完全开源，采用Apache-2.0许可证。
核心基准测试数据表现令人瞩目。Leanstral 1.5在miniF2F形式数学基准的验证集与测试集上均达成了100%完成率；在PutnamBench数学竞赛的672道Lean4题目中，成功解答了587道。在抽象代数领域的FATE系列基准测试里，硕士级别FATE-H的达成率为87%，博士级别FATE-X的达成率为34%——两项指标均为当前最佳水平。
解题成本仅为竞品百分之一
更值得关注的是其成本优势。在PutnamBench数据集上，Leanstral 1.5平均每道题的推理开销仅为4美元，而字节跳动的Seed-Prover 1.5则需超过300美元，Aleph Prover也需54到68美元。换言之，完成相同工作量，Leanstral的推理成本仅约为最强竞品的百分之一。这一数字直接拉平了数学形式化证明大规模应用的经济门槛。
实际工程场景中的表现同样具有说服力。在测试的57个代码库中，模型识别出47个违规属性，其中11个指向真实的代码缺陷，更有5个是此前GitHub上从未被报告的全新问题。从纯数学竞赛到真实软件工程验证，Leanstral 1.5正在印证一个关键事实：参数规模不再是能力增长的唯一天花板，高效激活才是将AI推理能力推向实际应用的核心路径。
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