deepseek prover

deepseek prover v2是一款聚焦奥数计算领域的先进人工智能软件，作为deepseek r2的先驱版本，它致力于各类数理公式的解答与证明工作。在实际测试中，多项高难度基准测试的纪录被它刷新，借助强化学习能力，AI能够解锁新的技能，原本晦涩难懂的数学定理也得以被正确求证，其功能十分强大，有需求的朋友不妨来体验一下deepseek prover v2。

deepseek prover v2软件特色

DeepSeek放出重磅新动作！其全新模型聚焦数学定理证明领域，显著刷新了多项高难度基准测试的成绩。

在普特南测试中，新模型DeepSeek-Prover-V2直接将解题记录刷新至49道。

目前排名第一的是Kimi与AIME2024冠军团队Numina合作的Kimina-Prover，它在657道题目中仅解出了10道。

而没有针对定理证明进行优化的DeepSeek-R1仅解出了1道题。

deepseek prover v2软件原理

这是一款专门面向「数学AI编程语言」Lean 4开发的开源大语言模型，其核心聚焦于形式化定理证明领域。

它的初始化数据是通过DeepSeek-V3驱动的递归定理证明流程收集得到的。

在冷启动训练阶段，首先借助提示 DeepSeek-V3，把复杂问题拆解成一连串能够处理的子目标。

每完成一个子目标，都会把这些证明整合为「思维链」。

并结合 DeepSeek-V3 的逐步推理过程，一同构建起强化学习所需的初始训练数据。

deepseek prover v2软件优势

DeepSeek—Prover—V2搭建起了一条完备的“语言—子目标—形式化—验证”路径。

打破了LLM仅擅长自然语言推理的局限，把它的能力拓展到了Lean这类严格验证系统上。

模型借助冷启动数据与子目标课程学习的融合，在多种数学场景下的泛化能力取得了突破性进展。

更为关键的是，默子觉得这个系统或许仅仅是DeepSeek更宏大规划里的一个环节。

deepseek prover v2软件说明

形式化和非形式化数学证明统一模型

DeepSeek数学定理证明DeepSeek-Prover系列模型已发布3款。

年3月推出的DeepSeek-Prover（后续简称为Prover-V1）

年8月推出的DeepSeek-Prover-V1.5（后续简称为Prover-V1.5）

年5月推出的DeepSeek-Prover-V2（后续简称为Prover-V2）

Prover-V1的核心探索方向是借助大规模合成数据集对DeepSeek-Math-7B进行微调，以此推动定理证明领域的发展。

Prover-V1.5在原有基础上新增了证明助手反馈的强化学习（RLPAF）与蒙特卡洛树搜索方法。

Prover-V2进一步提出“子目标分解的强化学习”方法，同时将基础模型从DeepSeek-Math-7B迭代升级至DeepSeek-V3。

整合DeepSeek-V3具备的高上下文窗口特性与出色的自然语言推理能力，将形式化数学证明与非形式化数学证明整合到同一个模型里。

Prover-V2同样延续了Prover-V1.5所提出的CoT与非CoT生成这两种模式。