总体训练过程与 DeepSeek-Prover-V1 的训练过程大致一致，仅对训练问题的分布进行了两项修改。首先，Prover-V2 引入了来自自动形式化和各种开源数据集的额外问题，扩大了训练问题领域的覆盖范围。其次，新模型通过子目标分解生成的问题来扩充数据集，旨在解决 MiniF2F 基准测试有效划分中的更多挑战性实例。研究人员在
【DeepSeek发布Prover-V2模型 参数量达6710亿】《科创板日报》30日讯，DeepSeek今日于AI开源社区Hugging Face上发布了一个名为DeepSeek-Prover-V2-671B的新模型。据悉，DeepSeek-Prover-V2-671B使用了更高效的safetensors文件格式，并支持多种计算精度，方便模型更快、更省资源地训练和部署，参数达6710亿，或为去...
数学专用性与核心能力：Prover-V2 基于 Lean 4 框架专项训练，能生成形式化验证的数学证明，在微分拓扑等领域准确率超开源模型 30%；而 GPT-4o 不支持形式化证明，阿里与英伟达模型仅提供有限支持。此外，Prover-V2 可处理《数学年刊》级复杂推理并探索新数学关系，其他模型多局限于竞赛题求解或基础定理验证。效率表...
两个模型都已经开源，可以在开源社区 Hugging Face 上找到。技术论文则是在 GitHub 上（模型和论文链接在文末）。据论文介绍，DeepSeek Prover V2 是一个专为 Lean 4 形式定理证明设计的开源大型语言模型。其最大创新点在于，能将非形式化的数学推理能力与严格的形式化证明过程结合在一起，实现了两种思维模式的有...
DeepSeek-Prover-V2正式发布。这款专精于数学定理证明的旗舰模型已正式登陆全球最大开源模型平台 Hugging Face，向全球研究者开放技术红利。此次DeepSeek-Prover-V2提供了两种模型尺寸：7B和671B参数。DeepSeek-Prover-V2-671B：在DeepSeek-V3-Base基础上训练，推理性能最强。DeepSeek-Prover-V2-7B：基于DeepSeek-...
预计影响涵盖数学辅助教育、工业设计验证、科学研究等多个领域。深度求索CTO表示，团队下一步将重点优化模型在物理、化学等科学领域的推理能力，并计划于2024年第三季度发布支持多模态输入的升级版本。开源社区反馈显示，已有超过200家科研机构启动基于该模型的研究项目，其产业影响正在快速显现。
DeepSeek-Prover-V2-671B 的开源标志着 AI 领域在数学推理与复杂任务处理上的又一里程碑。这款 6710 亿参数的超级模型选择在 2025 年 4 月 30 日——中国五一假期前夕低调发布，延续了 DeepSeek 团队一贯的务实风格，却因其技术突破引发了全球开发者社区的强烈关注。一、技术升级：数学定理证明的专用架构 作为 ...
论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2/blob/main/DeepSeek_Prover_V2.pdf 昨天，DeepSeek突然在Hugging Face上开源了671B模型，果然很快就有后续了。数学证明大提升 此次DeepSeek-Prover-V2的训练核心，就是靠「递归+强化学习」。首先，DeepSeek-V3会拆解复杂定理，生成一系列子目标和推理...
在当前主流的大模型服务中,我认为要具备以下几点才能称得上好模型:1. 开源,2. 价格低,3. 对中文的理解能力强,4. 在架构上支持更大的上下文窗口和更牛的性能。抛开国外的知名模型不提,从感情上,我是比较支持国内的优秀模型,在AI领域出现更多可在中文语境下创作的AI应用,既能让普通开发者以更低的成本进入AI...
就像之前的版本一样,这个更新版本也是一个由多个专家组成的模型,拥有 236B 参数,具有 128K 上下文限制,其中 21B 是活跃参数。虽然还有一个轻量版,只有 16B 参数,但这次更新不涉及它。 这次更新的版本在通用排行榜 ▲ 优于所有其他开源模型 和编程竞技场排行榜上表现依然非常优秀。