在人工智能领域，最近一项重磅技术发布引发广泛关注 ——DeepSeek-Prover-V2。这一模型不仅在推理性能上取得了显著提升，还被誉为通向人工通用智能（AGI）的关键一步。DeepSeek-Prover-V2在推理能力和训练效率上都进行了革命性的创新，给数学推理研究带来了新的希望。
DeepSeek-Prover-V2提供了两种不同规模的模型:671B 和7B 参数。特别是671B 参数的版本，其推理性能在 DeepSeek-V3-Base 的基础上得到了显著增强，适用于更复杂的数学问题。而7B 版本则基于 DeepSeek-Prover-V1.5-Base 构建，支持高达32K 的上下文长度，能够处理更为复杂的推理任务。
DeepSeek-Prover-V2的核心在于其训练方法 —— 递归与强化学习的结合。该模型能够将复杂的数学定理拆解为一系列子目标，并通过智能算法选择最优解。在冷启动阶段，DeepSeek-V3会首先提示模型将复杂问题分解为可管理的小目标，随后利用强化学习整合这些小目标的证明，从而形成一个完整的思维链。
该技术不仅提高了数学证明的效率，还揭示了 AI “黑盒” 行为的内在逻辑。通过优化算法，DeepSeek-Prover-V2能够在推理过程中实现更快的计算速度和更高的智能性。这种创新方法预计将推动 AI 领域的重大突破，使得未来的 AI 能够处理更为复杂的数学问题，甚至有可能在几年内达到人类无法理解的高级数学水平。
DeepSeek-Prover-V2还建立了名为 ProverBench 的基准数据集，包含325道题目。其中包括来自 AIME 竞赛的数论和代数题目，以及精选的教科书例题。这一数据集不仅评估高中竞赛和本科阶段的数学水平，更为数学推理的研究提供了丰富的素材。
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2/tree/main
