11月27日晚 ，DeepSeek悄悄地在Hugging Face 上開源了一個(gè)新模型：DeepSeek-Math-V2。這是一個(gè)數(shù)學(xué)方面的模型 ，也是目前行業(yè)首個(gè)達(dá)到IMO（國(guó)際奧林匹克數(shù)學(xué)競(jìng)賽）金牌水平且開源的模型 。
在同步發(fā)布的技術(shù)論文中，DeepSeek表示，Math-V2的部分性能優(yōu)于谷歌旗下的Gemini DeepThink ，并展示了模型在IMO-ProofBench基準(zhǔn)以及近期數(shù)學(xué)競(jìng)賽上的表現(xiàn) 。
具體來看 ，在其中的Basic基準(zhǔn)上，DeepSeek-Math-V2 遠(yuǎn)勝其他模型 ，達(dá)到了近99%的高分 ，而排在第二的谷歌旗下Gemini Deep Think (IMO Gold)分?jǐn)?shù)為89%。但在更難的 Advanced 子集上，Math-V2分?jǐn)?shù)為61.9% ，略遜于 Gemini Deep Think (IMO Gold)的65.7%。
在這篇名為《DeepSeek Math-V2：邁向可自驗(yàn)證的數(shù)學(xué)推理》的論文中 ，DeepSeek指出，大語言模型已經(jīng)在數(shù)學(xué)推理方面取得了重大進(jìn)展 ，這是人工智能的重要試驗(yàn)臺(tái) ，如果進(jìn)一步推進(jìn)，可能會(huì)對(duì)科學(xué)研究產(chǎn)生影響 。
但當(dāng)前的AI在數(shù)學(xué)推理方面有著研究局限：以正確的最終答案作為獎(jiǎng)勵(lì) ，正確的答案卻不能保證正確的推理 。許多數(shù)學(xué)任務(wù) ，如定理證明，需要嚴(yán)格的分步推導(dǎo)，而不是數(shù)字答案 ，這使得最終答案獎(jiǎng)勵(lì)不適用。
為了突破深度推理的極限 ，DeepSeek認(rèn)為有必要驗(yàn)證數(shù)學(xué)推理的全面性和嚴(yán)謹(jǐn)性 。團(tuán)隊(duì)提出，自我驗(yàn)證對(duì)于擴(kuò)展測(cè)試時(shí)間計(jì)算尤為重要 ，特別是對(duì)于那些沒有已知解決方案的開放問題 。
此次DeepSeek推出的Math-V2就從結(jié)果導(dǎo)向轉(zhuǎn)向了過程導(dǎo)向 ，展示了強(qiáng)大的定理證明能力。這一模型不依賴大量的數(shù)學(xué)題答案數(shù)據(jù)，而是通過教會(huì)AI如何像數(shù)學(xué)家一樣嚴(yán)謹(jǐn)?shù)貙彶樽C明過程 ，從而在沒有人類干預(yù)的情況下 ，也能不斷提升解決高難度數(shù)學(xué)證明題的能力 。
論文提到，Math-V2在IMO 2025和CMO 2024上取得了金牌級(jí)成績(jī) ，在Putnam 2024上通過擴(kuò)展測(cè)試計(jì)算實(shí)現(xiàn)了接近滿分的成績(jī)（118/120） 。
DeepSeek認(rèn)為 ，雖然仍有許多工作要做，但這些結(jié)果表明 ，可自我驗(yàn)證的數(shù)學(xué)推理是一個(gè)可行的研究方向 ，可能有助于開發(fā)更強(qiáng)大的數(shù)學(xué)AI系統(tǒng)。
對(duì)于DeepSeek此次的動(dòng)作，海外的反應(yīng)是“鯨魚終于回來了 ” 。有網(wǎng)友感慨，DeepSeek以10個(gè)百分點(diǎn)的優(yōu)勢(shì)擊敗了谷歌的IMO Gold 獲獎(jiǎng)模型DeepThink ，這不在預(yù)測(cè)范圍內(nèi) ?！跋胂笠幌?，當(dāng)他們公布編程模型時(shí)會(huì)發(fā)生什么，我打賭他們絕對(duì)有編程模型。 ”
目前 ，行業(yè)頭部廠商的模型已經(jīng)又迭代了一輪 ，11月，先是OpenAI發(fā)布了GPT-5.1 ，幾天后xAI發(fā)布Grok 4.1 ，就在上周谷歌發(fā)布了Gemini 3系列引爆AI圈，“也該輪到DeepSeek出牌了” 。不過 ，更受外界關(guān)注的仍然是 ，DeepSeek的旗艦?zāi)Ｐ偷降资裁磿r(shí)候更新，行業(yè)期待“鯨魚”的下一個(gè)動(dòng)作 。
東財(cái)圖解·加點(diǎn)干貨（文章來源：第一財(cái)經(jīng)）
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