DeepSeek-Prover-V2：AI数学定理证明革新登场

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导语：深度求索（DeepSeek）正式发布新一代AI数学定理证明模型DeepSeek-Prover-V2，通过创新的递归证明搜索和强化学习技术，在多个权威数学推理基准上实现性能突破，为AI辅助数学研究开辟新路径。

行业现状：AI数学推理进入深水区

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。传统形式化证明依赖人工编写，不仅耗时费力，还要求研究者同时掌握数学专业知识和形式化证明语言（如Lean、Isabelle等）。随着AI技术的发展，神经网络定理证明器逐渐成为数学研究的新兴工具，能够辅助数学家探索复杂定理的证明路径，缩短从猜想提出到证明完成的周期。

目前，国际上已有多个研究团队投入AI定理证明领域，相关模型在MiniF2F等基准测试中不断刷新性能记录。然而，现有解决方案普遍面临两大核心难题：一是如何有效处理复杂问题的子目标分解，二是如何将人类数学家的直觉推理与机器的形式化证明能力有机结合。

模型亮点：创新技术驱动的证明突破

DeepSeek-Prover-V2系列模型（包括7B和671B两个版本）通过多项技术创新，显著提升了AI在形式化数学证明领域的能力：

递归证明搜索：破解复杂问题分解难题

该模型创新性地构建了递归定理证明流水线，利用DeepSeek-V3大模型作为统一工具，将复杂数学问题分解为可管理的子目标序列。具体而言，系统首先引导DeepSeek-V3生成高层证明框架，同时将这些证明步骤形式化为Lean 4语言，形成结构化的子目标链。这种"分而治之"的策略大幅降低了直接证明复杂定理的难度，使模型能够专注于解决每个子问题。

冷启动数据合成：弥合非正式与正式推理鸿沟

针对训练数据稀缺的挑战，DeepSeek-Prover-V2采用了独特的冷启动数据合成方法。当7B规模的证明器模型无法直接解决某个问题时，系统会检查其分解出的所有子目标是否均可被证明。若所有子目标都能得到证明，系统会自动合成完整证明过程，并与DeepSeek-V3的自然语言推理链相结合，形成同时包含非正式数学推理和严格形式化证明的训练数据。这种方法有效解决了高质量证明数据稀缺的问题，为后续强化学习奠定基础。

强化学习优化：提升证明搜索效率

在冷启动数据微调基础上，模型进一步通过强化学习优化证明策略。采用"证明正确/错误"的二元反馈作为奖励信号，引导模型学习更有效的证明搜索路径。这一过程帮助模型逐步掌握从非正式数学直觉到严格形式化证明的转换技巧，提升在复杂问题上的证明成功率。

ProverBench基准：拓展评估边界

为更全面评估模型在不同难度和领域的表现，DeepSeek团队同时发布了ProverBench基准数据集。该数据集包含325个精心形式化的数学问题，涵盖AIME竞赛题（15题）和大学数学多个分支（包括微积分、线性代数、抽象代数等）。其中AIME题目来自2024和2025年竞赛，代表了高中数学竞赛的最高难度水平，为AI定理证明提供了更具挑战性的评估标准。

性能表现：多项指标刷新行业纪录

根据官方公布的测试结果，DeepSeek-Prover-V2-671B在MiniF2F-test基准上实现了88.9%的通过率，同时在PutnamBench基准上解决了658个问题中的49个。这一成绩标志着AI在数学定理证明领域的能力又向前迈进了重要一步。值得注意的是，7B轻量版本通过扩展上下文长度至32K tokens，在保持高效推理的同时，也展现出优异的证明性能，为资源受限场景下的应用提供了可能。