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DeepSeek Prover V2

DeepSeeks Prover V2, ein MoE-Modell mit 671B Parametern, ist auf das Beweisen von Lean 4-Theoremen spezialisiert und erreicht beim MiniF2F-Test 88,9 %.

Gratis-Tokens im Wert von 1 $ für neue Mitglieder

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                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'deepseek/deepseek-prover-v2',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();

                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-prover-v2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

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DeepSeek Prover V2

Produktdetails

DeepSeek Prover V2, entwickelt von DeepSeek, ist ein fortgeschrittenes Open-Source-Modell für große Sprachen speziell entwickelt für formales Beweisen von Theoremen in Lean 4Aufgebaut auf der robusten DeepSeek-V3 Architektur: Dieses Modell zeichnet sich durch seine Fähigkeit zu komplexem mathematischem Denken aus, indem es komplizierte Probleme geschickt in überschaubare Teilziele für präzise Beweisführung zerlegt. Mit einer beeindruckenden Architektur mit 671 Milliarden ParameternEs stellt eine ideale Lösung für fortgeschrittene mathematische und logische Aufgaben dar und ist leicht zugänglich über Umarmendes Gesicht Und DeepSeeks API-PlattformDie

🚀 Technische Daten & Leistung

DeepSeek Prover V2 ist ein monumentales 671 Milliarden Parameter Modell, unter Ausnutzung eines Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 37 Milliarden aktiven Parametern pro Token für beispiellose Effizienz. Grundlage ist eine rekursive Theorembeweis-Pipeline, die von … unterstützt wird. DeepSeek-V3Das Modell wurde durch Multi-Head Latent Attention (MLA) und DeepSeekMoE für optimale Inferenz optimiert. Die Schlussfolgerungsfähigkeit des Modells wird zusätzlich durch Cold-Start-Datensynthese und ausgefeilte Reinforcement-Learning-Verfahren gesteigert.

✓ Kontextfenster: 32.000 Token (für das Modell 7B), erweiterbar auf eine beeindruckende 128.000 Token für das Modell 671B.
✓ Ausgangsgeschwindigkeit: Erreicht 35 Token/Sekunde mit einer niedrigen Latenz von 1,2 Sekunden (Zeit bis zum ersten Token - TTFT).
✓ API-Preise:
- — Eingabetoken: 0,553875 US-Dollar pro Million Token
- — Ausgabetoken: 2,414885 US-Dollar pro Million Token

🌟 Leistungsbenchmarks

★ MiniF2F-Test: Erreicht eine herausragende Leistung 88,9 % Bestehensquoteund übertrifft damit alle anderen Open-Source-Modelle.
★ PutnamBench: Löst erfolgreich 49/658 Problemeund setzt damit einen neuen Maßstab im neuronalen Theorembeweisen.
★ ProverBench: Liefert bei 325 Problemen modernste Ergebnisse, darunter 24/25 GEFÄLLT MIRDie
★ AIME 2025: Zeigt eine konkurrenzfähige Leistung im Vergleich zu Modellen wie dem Qwen3-235B-A22B.

Leistungskennzahlen von DeepSeek Prover V2

Die Kennzahlen von DeepSeek Prover V2 belegen seine überlegene Leistung in verschiedenen Benchmarks.

💡 Hauptfunktionen von DeepSeek Prover V2

DeepSeek Prover V2 wurde fachmännisch entwickelt für formaler SatzbeweisEs integriert informelles und formales Denken nahtlos durch eine rekursive Beweissuche. Komplexe mathematische Herausforderungen werden intelligent in überschaubare Teilziele zerlegt und Beweise mit detaillierter, schrittweiser Gedankenkette synthetisiert.

✅ Formales Beweisen von Theoremen: Generiert und überprüft Lean 4 Beweise, wodurch eine marktführende Position erreicht wurde 88,9 % im MiniF2F-TestDie
✅ Fortgeschrittenes mathematisches Denken: Kann Aufgaben auf dem Niveau von Wettbewerben an Gymnasien (z. B. AIME 24/25) mit präziser Teilzielzerlegung lösen.
✅ Gedankenkette: Kombiniert die Schlussfolgerungsfähigkeit von DeepSeek-V3 mit formalen Beweisen für kohärente und überprüfbare Ergebnisse.
✅ Skalierbare Inferenz: Seine MoE-Architektur, mit 37B aktive Parametergewährleistet eine effiziente Berechnung für umfangreiche Aufgaben.
✅ Mehrsprachige Unterstützung: Verarbeitet mathematische Notation und Problemstellungen in verschiedenen Sprachen.
✅ Werkzeugintegration: Unterstützt die Lean 4 Proof-Assistent zur automatisierten Verifizierung und Beweiserstellung.
✅ Flexible API-Funktionen: Bietet strukturierte Ausgaben, Feedback durch bestärkendes Lernen und OpenAI-kompatible API-Endpunkte.

🎯 Optimale Anwendungsfälle

DeepSeek Prover V2 wurde speziell für Szenarien entwickelt, die strenge mathematische und logische Schlussfolgerungen erfordern:

➡️ Mathematische Forschung: Ideal für die Formalisierung von Beweisen in verschiedenen Bereichen wie Zahlentheorie, Algebra und Geometrie innerhalb von Lean 4.
➡️ Lehrmittel: Ein unschätzbarer Helfer für Schüler, die sich mit mathematischen Wettbewerbsaufgaben auseinandersetzen (z. B. AIME, Putnam).
➡️ Automatisiertes Beweisen von Theoremen: Entwicklung und Überprüfung formaler Beweise für kritische akademische und industrielle Anwendungen.
➡️ Wissenschaftliche Analyse: Verbesserung des logischen Denkens in der theoretischen Physik, der Informatik und anderen wissenschaftlichen Bereichen.
➡️ KI-gesteuerte Logiksysteme: Eine Kernkomponente für den Aufbau ausgefeilter Schlussfolgerungsmechanismen für automatisierte Beweisassistenten.

⚖️ Vergleich mit anderen führenden Modellen

DeepSeek Prover V2 glänzt beim formalen Beweisen von Theoremen und übertrifft in seinen spezialisierten mathematischen Aufgaben oft Allzweckmodelle:

→ vs. Qwen3-235B-A22B: Entspricht der Leistung im AIME 2025, aber deutlich übertrifft im formalen Beweisen (MiniF2F: 88,9 % gegenüber ~80 %allerdings mit einer etwas geringeren Ausgabegeschwindigkeit (35 gegenüber 40,1 Token/Sekunde).
→ vs. Gemini 2.5 Flash: Zeigt weit überlegene Fähigkeiten zum Beweisen von Theoremen (MiniF2F: 88,9 % gegenüber ~60 %) fehlt jedoch die Multimodalität und die Latenz ist höher (1,2s gegenüber 0,8s).
→ vs. DeepSeek-R1: Exponate stärkere formale Beweisleistung (MiniF2F: 88,9 % gegenüber ~75 %) ist aber für allgemeine Denkaufgaben weniger vielseitig.
→ vs. Claude 3.7 Sonett: Übertrifft die Erwartungen beim neuronalen Theorembeweisen (PutnamBench: 49/658 vs. ~40/658), während gleichzeitig angeboten wurde niedrigere Kosten (0,00317 $ gegenüber ~0,015 $ pro 1K Token).

⚠️ Einschränkungen

⚠ Beschränkt auf textbasiertes mathematisches Denken; Besitzt keine Seh- oder multimodalen FähigkeitenDie
⚠ Geschenke höhere Latenz (1,2s TTFT)Dies könnte für Echtzeitanwendungen ein wichtiger Aspekt sein.
⚠ Optimale Nutzung erfordert Fachkenntnisse in Lean 4Die
⚠ Funktioniert unter der Qwen-Lizenz, was die kommerzielle Nutzung einschränkt und es somit hauptsächlich dazu macht forschungsorientiertDie

🔌 API-Integration

DeepSeek Prover V2 ermöglicht die nahtlose Integration über seine KI/ML-API. Eine umfassende Dokumentation für Entwickler ist verfügbar. Hier verfügbarDie

# Beispiel: Einfacher API-Aufruf (zur Veranschaulichung)

 import openai client = openai.OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.deepseek.com/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-prover-v2", messages=[ {"role": "user", "content": "Prove that for any natural number n, n + 0 = n in Lean 4."} ] ) print(response.choices[0].message.content)

❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)

F: Wofür ist DeepSeek Prover V2 primär konzipiert?

A: DeepSeek Prover V2 ist ein Open-Source-Sprachmodell für große Sprachen, das sich auf Folgendes spezialisiert hat: formales Beweisen von Theoremen in Lean 4, zeichnet sich durch hervorragende mathematische Argumentationsfähigkeit und die Fähigkeit zum Beweisaufbau aus.

F: Wie erreicht DeepSeek Prover V2 seine hohe Leistungsfähigkeit beim Beweisen von Theoremen?

A: Es nutzt eine 671 Milliarden Parameter umfassende Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, eine rekursive Theorembeweispipeline, die auf DeepSeek-V3 basiert, und verbessertes Schließen durch Kaltstart-Datensynthese und bestärkendes Lernen.

F: Was sind die wichtigsten Vorteile des DeepSeek Prover V2 im Vergleich zu anderen Modellen?

A: Zu seinen Stärken gehören Bestleistungen im MiniF2F-Test (88,9 %) und PutnamBench (49/658), präzise Teilzielzerlegung, skalierbare Inferenz und wettbewerbsfähige API-Preise für seine spezialisierten Funktionen.

F: Kann DeepSeek Prover V2 für kommerzielle Anwendungen eingesetzt werden?

A: Derzeit ist es Die Qwen-Lizenz schränkt die kommerzielle Nutzung einwodurch es sich vor allem für Forschungs- und akademische Zwecke eignet.

F: Kann DeepSeek Prover V2 multimodale Eingaben verarbeiten?

A: Nein, DeepSeek Prover V2 ist beschränkt auf textbasiertes mathematisches Denken und unterstützt weder visuelle noch andere multimodale Eingaben.

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