BFS-Prover：登顶MiniF2F的Lean4定理证明模型
【免费下载链接】BFS-Prover-V1-7B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B
导语：字节跳动最新发布的BFS-Prover-V1-7B模型在数学定理证明领域取得重大突破，以72.95%的得分刷新MiniF2F基准测试纪录，成为当前Lean4平台上性能最强的自动定理证明系统。
行业现状：大模型引领数学推理新突破
自动定理证明（ATP）作为人工智能领域的重要研究方向，近年来在大语言模型（LLM）的推动下迎来快速发展期。随着数学形式化浪潮的兴起，以Lean、Isabelle为代表的交互式定理证明器（ITP）逐渐成为验证数学定理和复杂系统安全性的关键工具。然而，传统ATP系统面临着搜索空间爆炸和复杂逻辑推理的双重挑战，亟需更高效的算法与模型架构。
近期，国内外科技企业纷纷布局数学推理领域，百度HunyuanProver、阿里巴巴通义千问Math、深度求索DeepSeek-Prover等模型相继问世，推动定理证明技术从学术研究走向实际应用。在此背景下，MiniF2F（Mini Formalization 2 Formalization）作为国际公认的数学定理证明基准，其榜单成绩已成为衡量AI推理能力的重要指标，当前顶尖系统的得分已从两年前的40%左右提升至70%以上。
模型亮点：BFS搜索与优化训练的创新融合
BFS-Prover-V1-7B基于Qwen2.5-Math-7B基座模型开发，通过创新的训练策略和搜索算法实现性能突破：
独特技术路径：该模型采用"监督微调（SFT）+直接偏好优化（DPO）"的两阶段训练范式。在SFT阶段，模型在包含LeanDojo提取的Mathlib数据、GitHub开源项目代码、Lean-Workbook练习集以及NuminaMath-CoT自动形式化数据集上进行训练；DPO阶段则创新性地利用编译器反馈作为偏好信号，显著提升了 tactic 生成的准确性。
高效搜索机制：不同于主流系统采用的蒙特卡洛树搜索（MCTS），BFS-Prover采用优化的广度优先搜索（BFS）策略，配合累计式tactic预算分配机制，在不依赖额外评估模型（Critic Model）的情况下，实现了搜索效率的最大化。这种"无评论家"设计大幅降低了系统复杂度，同时提升了推理速度。
数据优势：模型训练数据覆盖数学形式化全场景，包括10万+人工验证的Lean4 tactic状态对、200万+GitHub开源项目代码片段以及自动形式化的数学问题库，构建了目前业内最全面的Lean4训练数据集之一。
性能表现：刷新MiniF2F纪录的核心指标
在MiniF2F基准测试中，BFS-Prover展现出压倒性优势：
- 绝对性能领先：以72.95%的累计得分创造新纪录，较此前最佳系统提升4.55个百分点
- 资源效率优势：在固定2048×2×600的tactic预算下，仍保持70.83%±0.89%的稳定性能，较HunyuanProver（68.4%）和InternLM2.5-StepProver（65.9%）具有显著优势
- 架构简洁性：摒弃传统系统依赖的评估模型，仅通过基础BFS搜索即实现性能超越，为资源受限场景提供了高效解决方案
这种"以简驭繁"的设计理念，打破了"复杂架构=高性能"的行业认知，证明通过算法优化和数据质量提升，7B参数规模的模型完全能够在特定领域超越更大参数量系统。
行业影响：从数学研究到工业应用的跨越
BFS-Prover的技术突破具有多重行业意义：在学术领域，该系统为数学形式化提供了强大工具，能够自动完成从定理陈述到形式化证明的转化过程，帮助数学家将精力集中于创造性工作；在工业界，其底层技术可直接应用于程序验证、硬件设计和区块链智能合约审计等领域，大幅提升复杂系统的安全性。
特别值得关注的是，BFS-Prover采用的Lean4语言作为新一代交互式定理证明器，正逐渐成为数学形式化和软件验证的首选平台。该模型的开源发布（采用Apache 2.0许可证）将加速Lean生态系统的发展，推动形成"模型+工具链+社区"的良性循环。
结论与前瞻：形式化智能的下一个里程碑
BFS-Prover-V1-7B的问世标志着自动定理证明技术进入实用化阶段。通过将BFS搜索算法与大语言模型深度融合，字节跳动为该领域提供了新的技术范式。未来，随着多模态推理、强化学习与符号逻辑的进一步结合，我们有理由期待AI系统在更复杂的数学定理证明和实际工程验证中发挥关键作用。
对于开发者和研究人员而言，BFS-Prover的开源代码和模型权重（通过Hugging Face Transformers库可用）提供了理想的研究起点。其创新的训练方法和搜索策略，不仅适用于数学推理，更为解决其他复杂逻辑问题提供了可迁移的技术思路。随着形式化方法在AI安全、自动驾驶、金融风控等关键领域的应用拓展，BFS-Prover开创的技术路径或将成为下一代智能系统的核心组成部分。
【免费下载链接】BFS-Prover-V1-7B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
