Mistral AI发布Leanstral 1.5 119B参数模型Apache 2.0开源
Mistral AI于2026年7月前后正式推出Leanstral 1.5模型总参数1190亿激活参数60亿权重以Apache 2.0协议开源同时开放免费API端点leanstral-1-5。该模型专为Lean 4形式化证明语言优化可自动生成并验证数学证明代码。事实还原Leanstral 1.5属于Mistral Small 4系列采用混合专家架构设置128个专家每token激活4个。它支持256k token上下文输入可处理文本与图像输出为文本。模型更新自Leanstral-2603版本训练分为中期训练、监督微调以及使用CISPO的强化学习三个阶段。机制拆解训练过程构建两个强化学习环境。在多轮环境中模型接收定理陈述提交证明后读取Lean编译器反馈持续迭代直至成功或超出预算。在代码代理环境中模型直接操作文件系统执行bash命令并调用Lean语言服务器实时获取目标、错误与类型信息从而完成部分证明、构建辅助引理并处理上下文压缩。正确性通过Mistral的SafeVerify分支验证。Leanstral 1.5在FLTEval基准上pass1从21.9提升至28.9pass8从31.9提升至43.2。该基准来自Fermat最后定理仓库的真实拉取请求。产业影响对开发者而言Apache 2.0开源权重与免费API降低了形式化验证门槛。开发者可直接下载权重部署或通过API调用leanstral-1-5在本地仓库中运行证明任务。对企业用户而言模型在航空、医疗等安全关键领域提供可验证代码生成能力。它已证明AVL树插入删除操作的时间复杂度并在自动化测试中定位5个此前未报告的隐藏缺陷显示出在真实工程环境中的实用性。对竞争格局而言Leanstral 1.5在miniF2F验证与测试集均达到100%在PutnamBench解决587道共672题难题在FATE-H取得87%、FATE-X取得34%的新高分。它以单次通过超越部分更大规模开源模型同时成本低于Claude Opus 4.6的七分之一。战略判断基于现有基准与真实仓库表现Leanstral 1.5最可能在高可靠代码生成场景中快速被集成。开发者可先通过免费API测试其在特定Lean仓库的通过率再决定是否部署开源权重。企业选型时应重点验证模型在自身形式化规范下的实际通过率与迭代成本而非仅依赖公开基准分数。此判断基于已公开的FLTEval、PutnamBench与实际缺陷发现数据属于对未来应用路径的分析而非确定事实。© 2026 Winzheng.com 赢政天下 | 转载请注明来源并附原文链接
