DeepSeek 偷偷更新 DeepSeek-Prover-V2-671B，这是一个专注于数学定理证明的开源模型，旨在推动数学运算和形式化证明的自动化。根据近期信息和x 上讨论该模型基于 DeepSeek 的先前工作（如 DeepSeek-Prover-V1.5 和 DeepSeek-V3），在 Lean 4 证明助手框架内优化了数学推理和定理证明能力。
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模型概述：DeepSeek-Prover-V2-671B 是一个 6710 亿参数的混合专家（MoE）模型，继承了 DeepSeek-V3 的架构优势（如多头潜在注意力 MLA 和 DeepSeekMoE），并专注于形式化数学证明。它通过大规模合成数据和强化学习（RL）技术（如 RLPAF 和 RMaxTS）进行训练，显著提升了证明生成能力。
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数学自动化目标：该模型旨在通过自动生成 Lean 4 中的形式化证明，解决从高中到本科水平的数学问题，甚至部分国际数学奥林匹克（IMO）级别问题。相比 DeepSeek-Prover-V1.5，它在 miniF2F（63.5% → 更高）和 ProofNet（25.3% → 更高）基准测试中可能取得了进一步突破，具体性能数据需参考官方发布。
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技术亮点：
- 合成数据：利用从 DeepSeek-Coder-V2 等模型生成的自然语言解释和 Lean 代码注释，增强了数据集的质量。
- RMaxTS 算法：引入基于蒙特卡洛树搜索的变体，通过内在奖励驱动的探索策略，生成多样化证明路径。
- 高效训练：延续 DeepSeek-V3 的低成本训练策略（约 278.8 万 H800 GPU 小时，成本约 550 万美元），相比其他模型（如 Llama 3.1 405B）效率更高。
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开源与应用：模型权重在 MIT 许可下发布，支持商业使用，可通过 Hugging Face 的 Transformers 框架进行推理。用户可在本地运行（需高性能 GPU 集群，如 80GB*8 GPUs）或通过 DeepSeek 的 API 访问。
虽然 DeepSeek-Prover-V2-671B 在数学定理证明方面表现出色，但“实现所有数学运算的自动化”可能是一个雄心勃勃的描述。当前模型更专注于形式化证明生成，而非广义数学运算的全面自动化（如数值计算或符号推导）。具体性能和限制需参考 DeepSeek 官方的技术报告或 GitHub 仓库（例如 deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B）。
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DeepSeek 671B省流版： 单张 NVIDIA 4090 显卡即可实现流畅推理，减少 93.3% 的显存占用，提升吞吐量达 5.76 倍。
DeepSeek-Prover-V2-671B 是 DeepSeek AI 团队于 2025 年 4 月 30 日发布的开源大模型，专门针对数学定理证明任务进行了深度优化。以下是该模型的核心特性与技术亮点：
- 模型定位与核心能力 - 数学定理证明专家：该模型基于 6710 亿参数规模（671B）的超大架构，专注于形式化数学证明领域，能够通过严格的逻辑推理完成复杂定理的自动化证明。
- 技术架构：采用混合专家（MoE）架构与多任务注意力机制，通过稀疏激活机制动态调用不同数学领域的“专家模块”，实现高效推理。其训练可能结合了检索增强生成（RAG）技术，以集成外部数学知识库。
- 性能优势 - 推理精度与效率：相比通用大模型（如 DeepSeek 70B），该模型在数学证明任务中表现出更高的准确性，尤其在处理抽象代数、拓扑学等高阶数学问题时，能生成符合形式化验证要求的证明步骤。
- 长上下文支持：支持超长文本序列处理（推测基于 DeepSeek-V2 的 128K token 上下文能力优化），适合处理复杂定理证明中冗长的前提条件和推导过程。
- 应用场景 - 科研辅助：为数学家提供自动化证明工具，加速猜想验证与定理发现流程。 - 教育领域：用于生成教学案例或验证学生提交的证明过程逻辑严密性。
- 工业验证：在芯片设计、密码学等领域辅助形式化验证，确保算法安全性。
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开源与部署 - 开源生态：模型已发布于 Hugging Face 平台（项目地址：），支持学术与商业用途。 - 部署优化：结合清华大学的 kTransformers 框架，可通过 CPU-GPU 混合架构降低硬件门槛。例如使用单张 NVIDIA 4090 显卡即可实现流畅推理，显著减少部署成本（原需多卡 H100 集群）。
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技术突破 - 训练数据：可能基于高质量数学语料库（如形式化数学库 Lean 4、Isabelle 的证明数据）进行预训练与微调，并采用强化学习（如 GRPO 算法）对齐人类证明偏好。
- 效率创新：采用多头潜在注意力（MLA）机制压缩键值缓存，减少 93.3% 的显存占用，提升吞吐量达 5.76 倍。
