革施数学推理！DeepSeek-Prover-V2 引发数学证明新突破
发布时间：2025-05-01 10:11:46 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：7 次
在人工智能领域，最近一项重磅技术发布引发广泛关注 ——DeepSeek-Prover-V2。这一模型不仅在推理性能上取得了显著提升，还被誉为通向人工通用智能（AGI）的关键一步。DeepSeek-Prover-V2在推理能力和训练效率上都进行了革命性的创新，给数学推理研究带来了新的希望。
DeepSeek-Prover-V2提供了两种不同规模的模型:671B 和7B 参数。特别是671B 参数的版本，其推理性能在 DeepSeek-V3-Base 的基础上得到了显著增强，适用于更复杂的数学问题。而7B 版本则基于 DeepSeek-Prover-V1.5-Base 构建，支持高达32K 的上下文长度，能够处理更为复杂的推理任务。
DeepSeek-Prover-V2的核心在于其训练方法 —— 递归与强化学习的结合。该模型能够将复杂的数学定理拆解为一系列子目标，并通过智能算法选择最优解。在冷启动阶段，DeepSeek-V3会首先提示模型将复杂问题分解为可管理的小目标，随后利用强化学习整合这些小目标的证明，从而形成一个完整的思维链。
该技术不仅提高了数学证明的效率，还揭示了 AI “黑盒” 行为的内在逻辑。通过优化算法，DeepSeek-Prover-V2能够在推理过程中实现更快的计算速度和更高的智能性。这种创新方法预计将推动 AI 领域的重大突破，使得未来的 AI 能够处理更为复杂的数学问题，甚至有可能在几年内达到人类无法理解的高级数学水平。
DeepSeek-Prover-V2还建立了名为 ProverBench 的基准数据集，包含325道题目。其中包括来自 AIME 竞赛的数论和代数题目，以及精选的教科书例题。这一数据集不仅评估高中竞赛和本科阶段的数学水平，更为数学推理的研究提供了丰富的素材。
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2/tree/main
DeepSeek-Prover-V2 是一款专注于形式化数学推理的开源大型语言模型，于 2025 年 4 月 30 日正式发布。以下是其主要特点和创新之处：
技术架构
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参数规模与架构：DeepSeek-Prover-V2-671B 拥有 6710 亿参数，基于 DeepSeek-V3 架构，采用混合专家（MoE）模式，构建了 61 层 Transformer 层和 7168 维的隐藏层。
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超长上下文支持：支持最大位置嵌入达 163840，能够处理复杂的数学问题。
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高效文件格式与量化技术：采用高效的 safetensors 文件格式，并支持 BF16、FP8、F32 等多种计算精度，通过 FP8 量化技术减小模型大小，提高推理效率。
训练方法
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递归定理证明与强化学习：模型通过递归定理证明管道生成初始数据，将复杂定理分解为子目标，并在 Lean 4 平台上进行形式化证明。随后利用强化学习优化推理路径，通过合成数据与强化学习提升模型性能。
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多模型协同训练：结合 7B 参数的增强模型处理子目标的证明搜索，减轻计算负担。
性能表现
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高通过率：在 MiniF2F-test 数据集上达到了 88.9% 的通过率，在 PutnamBench 数据集中解决了 658 个问题中的 49 个。
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性价比优势：与谷歌 Gemini 2.0 Pro、GPT-4 Turbo 等闭源模型相比，Prover-V2-671B 在数学定理证明领域展现出更高的性价比，单位 token 推理成本较 GPT-4 Turbo 下降 97.3%。
数据集发布
DeepSeek 团队还发布了 ProverBench 基准数据集，包含 325 个形式化数学问题，涵盖高中竞赛和本科数学知识点。
意义与影响
DeepSeek-Prover-V2 的出现标志着数学证明领域进入了一个新的阶段，其强大的推理能力和高效的训练方法为解决复杂数学问题提供了新的工具。同时，其开源形式也为全球开发者提供了研究和应用的基础。
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