Mistral AI 发布 Leanstral 1.5：6B 参数模型刷新数学验证 SOTA，可发现深层代码漏洞

Mistral AI 正式发布了 Leanstral 1.5，这是一个基于 Apache-2.0 协议的开源模型，专注于形式化验证与数学证明。该模型虽然仅有 60 亿活跃参数，但在性能上实现了重大突破。在 miniF2F 基准测试中，Leanstral 1.5 实现了 100% 的通过率；在极具挑战性的 PutnamBench 和 FATE-H/X 数据集上，它分别解决了 587 个问题并取得了 SOTA 成绩，且推理成本大幅降低至每题约 4 美元，远低于同类竞品。训练方面，该模型经历了中期训练、监督微调及强化学习（CISPO）。其独特的“代码代理环境”使其能像开发者一样操作文件系统、运行命令并利用 Lean 语言服务器实时调试，展现了强大的长上下文推理能力。值得关注的是，Leanstral 1.5 不仅限于数学，还在代码验证领域表现卓越。案例显示，它成功完成了 AVL 树的时间复杂度证明，并构建了一套自动化管道，在 57 个开源仓库中发现了 5 个此前未被报告的深层 Bug（如 datrs 库的溢出问题）。该模型现已通过 Hugging Face 开放权重，并提供免费 API，旨在推动形式化方法在软件工程中的实际应用。

事件分析

💡 核心观点：数学模型向代码验证的跨界应用证明了形式化方法的工程化潜力，低成本、高精度的AI推理将成为软件安全的新防线。