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DeepSeek-Prover-V2，DeepSeek推出的开源数学推理大模型

news 来源：原创 2025/5/6 7:11:59

DeepSeek-Prover-V2 是由深度求索团队 DeepSeek 开源的一款专注于数学推理的超大规模语言模型。该模型分为两个版本：DeepSeek-Prover-V2-671B 和 DeepSeek-Prover-V2-7B，分别拥有6710亿和70亿参数。作为 Prover-V1.5 的升级版，DeepSeek-Prover-V2 结合了混合专家系统（MoE）架构，具备超长上下文处理和多精度计算的能力，能够将自然语言问题转化为形式化证明代码。其先进的多头潜注意力（MLA）架构通过压缩键值缓存（KV Cache）显著降低了推理过程中的内存占用和计算开销。通过递归定理证明管道生成的数据，并采用三阶段训练范式，DeepSeek-Prover-V2 在数学推理数据集上表现出色，形式化定理证明的通过率高达88.9%。

DeepSeek-Prover-V2是什么

DeepSeek-Prover-V2 是深度求索团队 DeepSeek 开源的数学推理专用超大规模语言模型。模型包括两个版本：DeepSeek-Prover-V2-671B 和 DeepSeek-Prover-V2-7B，分别拥有6710亿和70亿参数。作为 Prover-V1.5 的改进版，该模型采用混合专家（MoE）架构，具备超长上下文处理能力和多种计算精度，能够将自然语言问题转换为形式化证明代码。其多头潜注意力（MLA）架构通过优化键值缓存（KV Cache）显著降低了推理所需的内存和计算开销。通过一个递归定理证明管道生成的数据，结合预训练、数学专项训练和人类反馈强化学习微调的三阶段训练，DeepSeek-Prover-V2 在数学推理领域展现了卓越的性能，形式化定理证明的通过率高达88.9%。该模型已在 Hugging Face 平台开源，适用于形式化定理证明、自动定理验证和逻辑推理训练等多种应用场景，为数学推理领域带来了新的突破。

DeepSeek-Prover-V2的主要功能

数学问题解决：能够处理从基础代数到高等数学的各类问题，尤其擅长自动证明定理和进行复杂计算。
形式化推理训练：基于 Lean 4 框架进行的形式化推理训练，结合强化学习和大规模合成数据，显著提升了自动化证明能力。
高效训练与部署：采用更高效的 safetensors 文件格式，支持 BF16、FP8、F32 等多种计算精度，便于模型更快且更节省资源地进行训练和部署。
超长上下文处理：支持最长 163,840 tokens 的上下文窗口，适合处理复杂的数学证明任务。
双模式解题：提供快速模式（直接生成代码答案）和逻辑模式（分步拆解推理过程），满足不同使用场景的需求。
知识蒸馏与优化：通过知识蒸馏技术增强小模型性能，使其在资源受限的设备上也能实现高效推理。

DeepSeek-Prover-V2的技术原理

多头潜注意力（MLA）架构：采用先进的多头潜注意力（MLA）架构，通过优化键值缓存（KV Cache），有效降低了推理过程中的内存占用和计算开销，使得模型在资源有限的环境中依然高效运行。
混合专家（MoE）架构：基于混合专家（MoE）架构，结合 Lean 4 框架进行形式化推理训练，提升了自动化证明的能力。
文件格式与计算精度：DeepSeek-Prover-V2-671B 使用更高效的 safetensors 文件格式，并支持多种计算精度（如 BF16、FP8、F32），以加快训练和部署过程。
强化学习与训练范式：采用三阶段训练范式：预训练、数学专项训练以及人类反馈强化学习（RLHF）微调。强化学习阶段使用 GRPO 算法，为每个定理采样一组候选证明，并根据相对奖励优化策略，逐步增加训练任务的难度，引导模型掌握更复杂的证明。
形式化证明器集成：创新性地集成形式化证明器，将自然语言问题转化为 Coq/Lean 等证明辅助系统的代码表达。

DeepSeek-Prover-V2的项目地址

Github仓库：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2
HuggingFace模型库：
- DeepSeek-Prover-V2-671B：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B
- DeepSeek-Prover-V2-7B：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-7B