DeepSeekMath-V2模型发布：革新数学推理，实现自验证突破
发布时间：
2025-11-28 08:47:48
来源： 保山日报网
11月27日，人工智能领域迎来重要突破——DeepSeek正式发布新型数学推理模型DeepSeekMath-V2。该模型采用全球首创的可自我验证数学推理训练框架，在数学推理能力与可靠性验证方面实现重大技术突破，其代码与权重已在Hugging Face及GitHub平台开源，供全球开发者与研究机构使用。
技术突破：从答案奖励到自验证闭环传统数学推理模型依赖强化学习机制，仅通过奖励与标准答案匹配的最终结果来训练模型。这种方法的局限性在于：正确答案未必对应正确推导过程，且许多数学证明任务更注重逻辑严谨性而非数值结果。DeepSeekMath-V2团队通过构建自驱动验证-生成闭环系统，彻底改变了这一范式。
该系统核心架构包含两大关键组件：一个LLM作为“审稿人”担任证明验证器，另一个LLM作为“作者”负责证明生成。两者通过强化学习机制协同工作，并引入“元验证”层对验证过程进行二次审查。实验数据显示，元验证机制可将验证器在证明分析任务中的质量评分提升37%，同时保持证明评分预测的准确性，实现验证精度与可靠性的双重突破。
<性能表现：国际竞赛验证实力在权威数学基准测试中，DeepSeekMath-V2展现出卓越性能：
在2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和2024年中国数学奥林匹克竞赛（CMO 2024）中均达到金牌水平在2024年普特南数学竞赛（Putnam 2024）中取得118/120（近乎满分）的优异成绩在自主构建的91个CNML级别问题测试中，代数、几何、数论等所有类别均超越GPT-5-Thinking-High和Gemini 2.5-Pro在IMO-ProofBench基准测试中，基础集表现优于DeepMind的DeepThink（IMO金牌水平），高级集竞争力显著超越其他基准模型特别值得关注的是验证机制的有效性：对于未完全解决的问题，生成器能准确识别证明缺陷；对于已解决的问题，则通过全部64次验证尝试。这证明基于大语言模型的验证器可有效评估复杂数学证明，为自动化数学推理系统奠定技术基础。
创新路径：自动化标注与自演进生态研究团队针对人工标注成本高昂的痛点，设计了多层自动化评估流程。该系统通过交叉检验与共识决策确保标注准确性：
为每个证明生成多轮独立分析对识别的问题进行二次验证依据共识结果进行质量评分实验表明，该自动化流程在后续训练阶段可完全替代人工标注，其评估结果与专家判断高度一致。这种技术路径构建了完整的自驱动学习生态系统：验证反馈直接优化生成质量，自动化评估处理复杂案例，持续产生的训练数据促进系统迭代。不仅显著降低人力成本，更证明AI系统在适当技术支持下可实现自我演进。
开源生态：推动数学AI发展DeepSeekMath-V2的开源发布具有重要行业意义。其验证-生成闭环架构与元验证机制为构建更可靠的数学智能系统提供了全新范式，特别是在需要严格逻辑推导的定理证明领域。随着社区开发者与科研机构的参与，该模型有望推动自动化数学推理技术在教育、科研、工业验证等领域的广泛应用。
此次突破标志着数学推理模型从“追求答案正确”向“确保过程可靠”的关键转变，为下一代自主学习系统的开发奠定了重要基础。
技术突破：从答案奖励到自验证闭环传统数学推理模型依赖强化学习机制，仅通过奖励与标准答案匹配的最终结果来训练模型。这种方法的局限性在于：正确答案未必对应正确推导过程，且许多数学证明任务更注重逻辑严谨性而非数值结果。DeepSeekMath-V2团队通过构建自驱动验证-生成闭环系统，彻底改变了这一范式。
该系统核心架构包含两大关键组件：一个LLM作为“审稿人”担任证明验证器，另一个LLM作为“作者”负责证明生成。两者通过强化学习机制协同工作，并引入“元验证”层对验证过程进行二次审查。实验数据显示，元验证机制可将验证器在证明分析任务中的质量评分提升37%，同时保持证明评分预测的准确性，实现验证精度与可靠性的双重突破。
<性能表现：国际竞赛验证实力在权威数学基准测试中，DeepSeekMath-V2展现出卓越性能：
在2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和2024年中国数学奥林匹克竞赛（CMO 2024）中均达到金牌水平在2024年普特南数学竞赛（Putnam 2024）中取得118/120（近乎满分）的优异成绩在自主构建的91个CNML级别问题测试中，代数、几何、数论等所有类别均超越GPT-5-Thinking-High和Gemini 2.5-Pro在IMO-ProofBench基准测试中，基础集表现优于DeepMind的DeepThink（IMO金牌水平），高级集竞争力显著超越其他基准模型特别值得关注的是验证机制的有效性：对于未完全解决的问题，生成器能准确识别证明缺陷；对于已解决的问题，则通过全部64次验证尝试。这证明基于大语言模型的验证器可有效评估复杂数学证明，为自动化数学推理系统奠定技术基础。
创新路径：自动化标注与自演进生态研究团队针对人工标注成本高昂的痛点，设计了多层自动化评估流程。该系统通过交叉检验与共识决策确保标注准确性：
为每个证明生成多轮独立分析对识别的问题进行二次验证依据共识结果进行质量评分实验表明，该自动化流程在后续训练阶段可完全替代人工标注，其评估结果与专家判断高度一致。这种技术路径构建了完整的自驱动学习生态系统：验证反馈直接优化生成质量，自动化评估处理复杂案例，持续产生的训练数据促进系统迭代。不仅显著降低人力成本，更证明AI系统在适当技术支持下可实现自我演进。
开源生态：推动数学AI发展DeepSeekMath-V2的开源发布具有重要行业意义。其验证-生成闭环架构与元验证机制为构建更可靠的数学智能系统提供了全新范式，特别是在需要严格逻辑推导的定理证明领域。随着社区开发者与科研机构的参与，该模型有望推动自动化数学推理技术在教育、科研、工业验证等领域的广泛应用。
此次突破标志着数学推理模型从“追求答案正确”向“确保过程可靠”的关键转变，为下一代自主学习系统的开发奠定了重要基础。