DeepSeek-Prover-V2：AI数学定理证明再攀高峰-平芜编程栈

DeepSeek-Prover-V2：AI数学定理证明再攀高峰

【免费下载链接】DeepSeek-Prover-V2-671B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B

导语：深度求索（DeepSeek）正式发布新一代数学定理证明大模型DeepSeek-Prover-V2，其中671B参数版本在多个权威基准上实现性能突破，标志着AI在形式化数学推理领域的能力进一步提升。

近年来，大语言模型在自然语言处理、代码生成等领域取得显著进展，但在需要严格逻辑推理的数学定理证明领域仍面临巨大挑战。形式化数学证明要求将数学命题转化为机器可验证的逻辑语言（如Lean 4），并通过严密的推理步骤达成证明，这不仅需要强大的数学知识储备，还需要精准的逻辑推理能力。

当前，国际科技巨头与研究机构纷纷加大对数学推理模型的投入，相继推出如GPT-4、Minerva、HyperMATH等模型。然而，现有模型在处理复杂定理、构建长程推理链以及解决非常规问题时仍存在局限性。如何突破数据稀缺性瓶颈、提升模型推理的可靠性与创造性，成为行业共同面临的核心问题。

DeepSeek-Prover-V2系列模型通过多项技术创新，实现了数学定理证明能力的显著提升：

该模型创新性地开发了基于DeepSeek-V3的递归定理证明 pipeline，通过将复杂问题分解为可解决的子目标，再利用7B小模型完成子目标证明搜索，最终合成完整证明链。这种方法有效解决了初始训练数据稀缺的问题，同时将非正式数学推理与形式化证明过程有机结合，构建了高质量的冷启动训练数据。

DeepSeek-Prover-V2提供7B和671B两种参数规模：

671B版本：基于DeepSeek-V3-Base构建，专注于解决高难度数学问题，在MiniF2F-test基准上实现88.9%的通过率，成功解决PutnamBench中49道难题
7B版本：基于DeepSeek-Prover-V1.5-Base升级，上下文窗口扩展至32K tokens，兼顾效率与性能，适合教育、科研等场景的日常使用

为更全面评估模型在不同难度和领域的表现，深度求索同时推出ProverBench基准数据集，包含325个精心形式化的数学问题，涵盖：

DeepSeek-Prover-V2的发布将对学术界和产业界产生多重影响：

在学术研究层面，该模型为数学家提供了强大的辅助工具，能够自动验证已有证明的正确性，并探索新的证明路径。特别是其在Putnam竞赛级难题上的突破，表明AI已开始具备解决人类顶尖数学挑战的潜力。模型开源后，将吸引更多研究者参与数学推理模型的改进与应用。

在AI技术发展层面，数学定理证明被视为通用人工智能的重要试金石。DeepSeek-Prover-V2采用的递归子目标分解、冷启动数据合成等技术，为提升大模型的逻辑推理能力提供了新思路，这些技术可迁移至需要复杂推理的其他领域，如程序验证、逻辑电路设计等。

在教育领域，7B小模型凭借32K长上下文窗口和高效推理能力，可作为个性化学习助手，帮助学生理解数学证明过程，培养逻辑思维能力。ProverBench数据集中的教学题目也为AI教育应用提供了优质资源。

DeepSeek-Prover-V2的推出，不仅展示了中国团队在AI数学推理领域的技术实力，更标志着AI与数学研究的融合进入新阶段。随着模型能力的不断提升，我们有理由相信，未来AI将在数学定理发现与证明中扮演越来越重要的角色，甚至可能帮助人类解决那些长期悬而未决的数学难题。

同时，该模型也面临着进一步提升的空间，如处理更复杂的数学分支（如拓扑学、微分几何）、缩短证明长度、提升证明过程的可解释性等。随着开源生态的完善和研究社区的共同努力，AI数学推理系统有望在未来几年实现更大突破，为科学研究与教育创新注入新的活力。

【免费下载链接】DeepSeek-Prover-V2-671B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考