如果您一直在关注 AI 领域，可能会注意到一个重大趋势：人们不再仅仅关注 AI 给出的答案是什么，而是开始关注它是如何得出这个答案的。这正是 DeepSeek Math V2 横空出世的原因。作为一个专门为解决真实数学推理问题而设计的开源模型，它彻底改变了游戏规则。
接下来，我们将了解 DeepSeek Math V2 的本质、为何其“生成器-验证器”系统备受瞩目，以及该模型如何像一位严谨的数学老师一样，在解决复杂证明题的同时，还能自我检查工作。
什么是 DeepSeek Math V2？
DeepSeek Math V2 是 DeepSeek-AI 于 2025 年底推出的最新开源大型语言模型 (LLM)，专为数学推理和定理证明而打造。它标志着 AI 从只返回最终答案的模型，向真正展示工作过程并论证每一步的模型迈出了重要一步。
该模型的独特之处在于其“生成器-验证器”双模型架构。一个模型负责撰写证明，而第二个模型则像逻辑检查员一样，逐一核查每一步。因此，DeepSeek Math V2 不只是解决问题，它还会评估自己的推理是否合理。开发团队通过强化学习对其进行训练，不仅奖励正确的答案，更奖励清晰、严谨的推导过程。
其成果斐然：DeepSeek Math V2 在各项重要数学竞赛中表现出色，在 IMO 2025（国际数学奥林匹克）中得分约为 83.3%，在 Putnam 2024 中得分高达 98.3%。它超越了此前所有开源模型，并惊人地接近了市场上最优秀的专有系统。
核心特性
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超大规模：该模型基于 DeepSeek-V3.2-ExpBase 架构，拥有 6850 亿参数，能够利用多种数值格式（BF16, F8_E4M3, F32）和稀疏注意力机制，高效处理极其冗长的证明。 -
自我验证：一个专用的验证器会检查证明的每一步是否具备逻辑一致性。如果某一步存在错误或定理应用不当，系统会立即标记，并反馈给生成器进行改进，避免重复犯错。这种反馈回路迫使模型不断完善其推理能力。 -
强化训练：模型首先在大规模数学文献和合成问题上进行预训练，然后通过基于证明的强化学习进一步提升。生成器提出解决方案，验证器对其进行评分，越是困难的正确证明，奖励越高，从而推动模型实现更深入、更准确的推导。 -
开源与开放：模型权重已在 Apache 2.0 许可下发布，并可在 Hugging Face 和 GitHub 上获取。您也可以通过免费的 DeepSeek Chat 界面直接体验 DeepSeek Math V2，支持非商业研究和教育用途。
双模型架构
DeepSeek Math V2 的核心是两个相互协作的主要组件：
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证明生成器 (Proof Generator)：这是一个大型的 Transformer LLM（DeepSeek-V3.2-Exp-Base），负责根据问题陈述，创建分步的数学证明。 -
证明验证器 (Proof Verifier)：这是一个经过广泛训练的小型网络。它将每个证明表示为逻辑步骤（例如通过抽象语法树），并执行数学规则的应用检查。它能找出推理中的不一致或无效操作，并为整个证明分配一个“分数”。
模型的训练分为两个阶段。首先，验证器在已知的正确和错误的证明上进行训练。然后，生成器在验证器充当奖励模型的环境下进行训练。生成器每生成一个证明，验证器就会评分。错误的步骤会受到惩罚，完全正确的证明则获得奖励，久而久之，生成器便学会了产生清晰、有效的推导。
多次验证与搜索机制
随着生成器能力的提升，开始产出更复杂的证明，验证器也会获得额外的计算资源，例如更多的搜索次数，以捕获更细微的错误。这形成了一个动态目标：验证器始终保持略微领先，持续推动生成器的进步。
在实际运行时，模型采用多轮推理过程。它会生成许多候选证明草稿，并由验证器逐一检查。DeepSeek Math V2 能够以 MCTS（蒙特卡洛树搜索） 风格进行分支搜索，探索不同的证明路径，剔除验证器评分低的路径，并对有潜力的路径进行迭代优化。简单来说，它会不断地重写自己的工作，直到验证器“首肯”。
def generate_verified_proof(problem):
root = initialize_state(problem)
while not root.is_complete():
children = expand(root, generator)
for child in children:
score = verifier.evaluate(child.proof_step)
if score < THRESHOLD:
prune(child)
root = select_best(children)
return root.full_proof
DeepSeek Math V2 通过这种生成与实时验证的结合，确保了每个答案都附带清晰、分步的推理过程。这是对那些只追求最终答案而跳过推理过程的模型的重大升级。
如何获取 DeepSeek Math 2？
该模型的权重和代码以 Apache 2.0 许可（DeepSeek 额外提到了非商业研究友好的许可）公开发布。您可以采取以下方式体验：
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从 Hugging Face 下载：模型托管在 Hugging Face deepseek-ai/DeepSeekMath-V2上。您可以使用 Hugging Face 的 Transformers 库加载模型和分词器。请注意，模型体积庞大，您需要至少数张高端 GPU（仓库建议 8 张 A100）或 TPU Pods 进行推理。 -
DeepSeek Chat 界面：如果您没有强大的计算资源，DeepSeek 提供了免费的 Web 演示平台 chat.deepseek.com。通过这个“与 DeepSeek AI 聊天”的界面，您可以无需任何配置，直接进行交互式提问（包括数学问题）。这是查看模型输出最简单的方式。 -
API 与集成：您可以通过任何标准服务框架部署该模型（例如 DeepSeek 的 GitHub 上提供了多轮推理代码）。使用 Apidog 或 FastAPI 等工具，可以将模型封装成 API。例如，您可以创建一个 /solve-proof端点，接收问题文本并返回模型的证明和验证器的评论。
现在，让我们来试用一下！
任务一：生成分步证明
前置条件：
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具有至少 40GB 显存的 GPU（例如 A100, H100 等）。 -
Python 环境 (Python 3.10+)。 -
安装最新版本的： pip install transformers accelerate bitsandbytes torch –upgrade
步骤 1：选择一个数学问题我们将使用一个奥林匹克数学竞赛中常见的经典问题：
设 为正实数，且 。证明 。
步骤 2：运行模型的 Python 脚本
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
# Load model and tokenizer
model_id = "deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
# Prompt
prompt = """You are DeepSeek-Math-V2, a competition-level mathematical reasoning model.
Solve the following problem step by step. Provide a complete and rigorous proof.
Problem: Let a, b, c be positive real numbers such that a + b + c = 1. Prove that a² + b² + c² ≥ 1/3.
Solution:"""
# Tokenize and generate
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=512,
temperature=0.2,
top_p=0.95,
do_sample=True
)
# Decode and print result
output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("\n=== Proof Output ===\n")
print(output_text)
# Step 3: Run the script
# In your terminal, run the following command:
# python deepseek_math_demo.py
# Or if you require then you can test it on the web interface as well.
# Output:
输出：
任务二：检查数学证明的正确性
在这个任务中，我们将提供给 DeepSeek Math V2 一个有缺陷的数学证明，并要求其验证器组件进行批判和验证推理过程。这将展示 DeepSeek Math V2 最重要的特性之一：自我验证能力。
步骤 1：定义待验证的问题和错误的证明
步骤 2：添加验证提示词代码
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
prompt = f"""You are the DeepSeek Math V2 Verifier.
Your task is to critically analyze the following proof, identify incorrect reasoning,
and provide a corrected, rigorous explanation.
Proof to verify:{incorrect_proof}
Please provide:
1. Whether the proof is correct or incorrect.
2. Which steps contain mistakes.
3. A corrected proof.
"""
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=600,
temperature=0.2,
top_p=0.95,
do_sample=True
)
print("\n=== Verifier Output ===\n")
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
# Step 3: Run the script
# In your terminal, run the following command:
# python deepseek_verifier_demo.py
# Output:
输出：
性能与基准测试
DeepSeek Math V2 在各大数学基准测试中表现突出：
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IMO 2025（国际数学奥林匹克）：得分约为 83.3%，完全解决了问题 1 至 5，并部分解决了问题 6。这与顶级的闭源系统水平相当。 -
CMO 2024（加拿大数学奥林匹克）：得分约 73.8%，完全解决了 6 个问题中的 4 个，并部分解决了其余问题。 -
Putnam 考试 2024：在缩减的计算资源下，得分高达 98.3%（120 分中的 118 分），仅在最难的题目上丢失了部分分数。 -
ProofBench (DeepMind)：在基础证明上获得了约 99% 的准确率，在高级证明上获得了 62% 的准确率，在结构化推理方面优于 GPT-4、Claude 4 和 Gemini。
在横向对比中，DeepSeek Math V2 的证明准确性始终比其他领先模型高出 15% 到 20%。许多模型仍存在猜测或跳步现象，而 DeepSeek 严格的验证循环显著降低了错误率，据报道其推理错误比专注于速度的系统减少了 40%。
应用场景
DeepSeek Math V2 的强大之处不仅限于竞赛。它将 AI 推向了更正式的形式验证领域，将每个问题都视为一项证明检查任务。其主要应用方向包括：
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教育与辅导：它可以批改数学作业，检查学生的证明，并提供分步提示或练习题。 -
研究辅助：有助于探索早期想法、发现薄弱推理，并在密码学、数论等领域生成新的研究方法。 -
定理证明系统：可以辅助 Lean 或 Coq 等工具，帮助将自然语言推理翻译成形式化的证明。 -
质量控制：可用于验证航空航天、密码学和算法设计等对精度要求极高的领域的复杂计算。
DeepSeek Math V2 是 AI 在数学相关任务中迈出的有力一步。它将庞大的 Transformer 基础与创新的证明检查循环相结合，在竞赛中取得了创纪录的成绩，并向社区免费开放。DeepSeek Math V2 的发展表明，AI 深度思考的核心在于自我验证，而不仅仅是模型规模或数据量的增大。
