DeepSeek-Prover-V2：AI数学推理88.9%通过率震撼发布

【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

DeepSeek-Prover-V2-671B大语言模型正式发布，在MiniF2F-test数学推理基准测试中以88.9%的通过率刷新行业纪录，标志着AI在形式化数学推理领域取得重大突破。

行业现状

近年来，大语言模型在自然语言处理领域取得显著进展，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。形式化数学推理要求模型不仅具备数学知识，还需掌握复杂的符号系统和逻辑推演规则。此前，相关模型在标准测试集上的通过率普遍在70%-80%区间，如何突破这一"瓶颈"成为行业关注焦点。

模型亮点

DeepSeek-Prover-V2-671B采用创新的递归定理证明 pipeline，通过三大技术路径实现性能突破：

递归子目标分解技术：利用DeepSeek-V3作为统一工具，将复杂数学问题分解为可管理的子目标序列，同时将高层证明思路形式化为Lean 4代码。这种"分而治之"的策略大幅降低了复杂问题的推理难度，使模型能够专注于解决各个子问题。

冷启动数据合成方案：针对训练数据稀缺问题，研发团队使用7B小模型处理子目标证明搜索，成功解决后将完整证明过程与DeepSeek-V3的推理链相结合，构建高质量的冷启动训练数据。这一方法有效融合了非形式化推理与形式化证明，为后续强化学习奠定基础。

强化学习优化：在冷启动数据微调基础上，通过二元反馈机制（证明正确/错误）进行强化学习，进一步提升模型将非形式化推理转化为形式化证明的能力。最终671B参数模型不仅在MiniF2F-test达到88.9%的通过率，还在PutnamBench竞赛级问题中解决了49个高难度题目。

值得关注的是，研发团队同步发布了包含325个问题的ProverBench基准数据集，其中15题来自AIME数学竞赛（24和25届），其余310题涵盖数论、代数、微积分等多个数学领域，为行业提供了更全面的评估标准。

行业影响

DeepSeek-Prover-V2的突破具有多重行业意义：

在学术研究领域，该模型展示的递归证明策略为AI辅助数学研究提供了新思路，有望加速数学定理的发现与证明过程。PutnamBench问题的解决案例表明，AI已具备处理部分竞赛级数学问题的能力。

在教育领域，模型生成的形式化证明过程（MiniF2F数据集证明已开放下载）可作为教学资源，帮助学生理解数学推理的严谨性。ProverBench数据集中的教材例题和竞赛题目也为个性化数学教育提供了素材。

在技术层面，671B模型与7B轻量版的同时发布，形成了从研究到应用的完整生态。开发者可根据需求选择不同规模模型，推动AI数学推理技术在工程计算、科学研究等实际场景中的应用。

结论与前瞻

DeepSeek-Prover-V2-671B以88.9%的通过率树立了AI数学推理的新标杆，其创新的递归证明框架和数据合成方法为该领域发展指明了方向。随着模型能力的提升，AI有望从辅助工具逐步发展为数学研究的"合作伙伴"。

未来，随着ProverBench等基准的完善和模型性能的持续优化，我们或将见证AI在更复杂数学领域的突破，为科学研究和教育创新带来更多可能性。对于行业而言，如何将这些技术进步转化为实际生产力，将是下一个需要探索的重要课题。

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