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L'outil de preuve mathématique open-source de Mistral AI utilise 119 milliards de paramètres, n'en activant que 6 milliards, réduisant les coûts à 1 % de ceux des concurrents
Mistral AI, une entreprise européenne d’intelligence artificielle, a officiellement publié Leanstral 1.5, un modèle spécialisé dans les preuves mathématiques formelles. Conçu spécifiquement pour le langage de programmation Lean4, ce modèle de 119 milliards de paramètres n’en active que 6 milliards lors du raisonnement, offrant des capacités de preuve exceptionnelles à un coût computationnel minimal. Le modèle est entièrement open source sous licence Apache-2.0.
Sur les tests d’évaluation principaux, Leanstral 1.5 a démontré des performances quasi parfaites. Il a obtenu un taux de complétion de 100 % tant sur l’ensemble de validation que sur l’ensemble de test du benchmark miniF2F en mathématiques formelles, et a résolu avec succès 587 problèmes sur 672 dans le concours PutnamBench en Lean4. Dans les benchmarks d’algèbre abstraite de la série FATE, il a atteint 87 % au niveau master (FATE-H) et 34 % au niveau doctorat (FATE-X), établissant de nouveaux records d’état de l’art.
Le coût de résolution des problèmes n’est que d’un pour cent par rapport à celui des concurrents
Leanstral 1.5 offre également un avantage significatif en termes de coûts. Sur l’ensemble PutnamBench, le modèle coûte en moyenne 4 $ par problème, contre plus de 300 $ pour Seed-Prover 1.5 de ByteDance et entre 54 $ et 68 $ pour Aleph Prover. Cela signifie que les coûts de raisonnement de Leanstral 1.5 sont d’environ un pour cent de ceux de ses concurrents les plus performants, éliminant ainsi les barrières économiques à l’application à grande échelle des preuves mathématiques formelles.
Dans des scénarios d’ingénierie pratiques, Leanstral 1.5 a prouvé sa valeur réelle. Le modèle a identifié 47 attributs non conformes dans 57 dépôts de code testés, dont 11 défauts de code réels, dont cinq étaient entièrement nouveaux et jamais signalés auparavant sur GitHub. Des compétitions de mathématiques pures à la vérification logicielle en ingénierie réelle, ce modèle démontre que la taille des paramètres n’est pas le seul déterminant des capacités ; une activation efficace est la clé pour rendre le raisonnement de l’IA pratique.
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