刚刚，DeepSeek 开源了最新的数学推理模型
DeepSeek-Math-V2
。
最近国外 Gemini、Claude 神仙打架，小鲸鱼又活过来了。
这不仅仅是一次普通的模型迭代，根据在国际数学奥林匹克和普特南数学竞赛上的表现来看，这可能是开源模型在数学推理领域的一个里程碑时刻。
数学推理新王登基了。
如果说上一代 DeepSeek-Math 让我们看到了开源模型在数学领域的潜力，那么这一次 V2 版本交出了一份令人咋舌的成绩单：
IMO 2025 金牌水平
。
让我们一起来深扒一下这个新发布的模型到底有多强。
01
项目简介
上面这个图就是 DeepSeek-Math-V2 甩出的成绩单。
🏆 IMO 2025（国际数学奥林匹克）：金牌水平
DeepSeek-Math-V2 展现了极强的定理证明能力，达到了金牌选手的得分线。
在 IMO-ProofBench 基准测试上，超越了 Google DeepMind 引以为傲的
DeepThink
模型，它曾也是金牌得主。
而且超越
DeepThink 不是一个点，而是 10 个点。紧跟在它们后面的是 GPT-5、Grok4 等模型。
🎓 Putnam 2024（普特南数学竞赛）：118/120 分
这几乎是一个满分成绩！要知道 Putnam 是全美顶尖大学生参加的超高难度数学竞赛，能拿满分意味着它不仅会做题，还能处理极高难度的逻辑陷阱。
02
为什么提升这么多？
为什么 DeepSeek-Math-V2 能取得如此巨大的突破？官方的技术文档透露了几个关键点，这不仅仅是堆参数的结果。
① 核心架构
这个模型是基于 DeepSeek 最新的
V3.2-Exp-Base
构建的。
它继承了 V3 系列强大的通用语言理解能力和 MoE（混合专家）架构的高效性。而且参数量达到了惊人的
685B
（6850亿），这是一个真正的巨无霸模型。
② 验证者-生成器双核驱动
这是本次 V2 最大的技术亮点。
传统的数学模型往往只是预测下一个 Token，追求最终答案正确。但数学推理的核心在于
过程的严谨性
。
DeepSeek-Math-V2 引入了自我验证（Self-Verification）机制：
这种机制解决了 AI 做数学题的一个顽疾：“答案对了，但过程全是胡扯”。
V2 版本不仅能给出答案，还能确保每一步推导都是逻辑闭环的。
③ Test-Time Compute Scaling
类似于 OpenAI 的 o1 系列思路，DeepSeek-Math-V2 支持在推理阶段通过增加计算量来换取更高的准确率。
它会在输出最终结果前，进行多轮的自我博弈和验证，直到找到最完美的证明路径。
03
开源地址
这个模型
Apache 2.0 协议全开源，DeepSeek 这次依然保持了侠客风范，不藏着掖着。
04
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