Mistral AI发布Leanstral 1.5 开源定理证明模型刷新测试纪录

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3 个月前

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法国AI公司Mistral AI近期正式发布开源定理证明代码代理模型Leanstral 1.5，该模型采用Apache 2.0开源协议、搭载6.5B有效参数，专为Lean 4定理证明场景打造，在PutnamBench测试集中完成672道题中的587道，同时实现miniF2F基准测试饱和，是当前开源数学推理模型领域的代表性成果。

数学推理与形式化定理证明，一直是检验大模型逻辑严谨性的核心标杆，也是AI辅助科研场景落地的关键技术底座。此前该领域性能头部产品多为闭源模型，开源产品因推理精度、适配能力不足，始终难以满足科研场景的实际使用需求，Leanstral 1.5的推出直接填补了这一市场空白。

Leanstral 1.5是Mistral AI专门面向Lean 4形式化证明语言打造的代码代理模型，采用完全开放的Apache 2.0开源协议，开发者无需申请授权、无需支付费用即可自由商用、修改或二次分发模型。同时6.5B的参数量也大幅降低了部署门槛，普通消费级GPU即可完成本地推理，适合科研人员离线使用，避免数据泄露风险。

官方公布的测试数据显示，Leanstral 1.5在面向高校数学竞赛难度的PutnamBench基准测试中，成功解出672道测试题中的587道，解题成功率达87%以上，远超同量级开源模型的平均水平。同时该模型在主流的miniF2F形式化数学基准测试中达到饱和状态，即可以完成该基准下所有可解题目，逻辑推理能力已经追平部分闭源产品。

Lean 4是当前数学、计算机科学等领域科研人员广泛使用的形式化定理证明语言，此前适配Lean 4的AI辅助工具多为闭源API产品，研究人员使用时不仅需要支付高昂的调用费用，还可能面临研究数据上传泄露的风险。Leanstral 1.5的推出，为科研群体提供了低成本、可本地化部署的工具选项，有望大幅降低形式化证明的工作门槛，推动AI辅助科研的普及。

Mistral AI相关团队透露，后续将针对Leanstral系列模型推出更小参数量的轻量化版本，同时适配更多主流形式化证明语言，进一步降低不同场景下的使用门槛。此外团队也将开放社区贡献通道，邀请全球开发者参与模型微调，覆盖更多细分科研场景的个性化需求。

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