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Probador DeepSeek V2

El Prover V2 de DeepSeek, un modelo MoE de 671 mil millones de parámetros, se especializa en la demostración de teoremas Lean 4, logrando un 88,9 % en la prueba MiniF2F.

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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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Probador DeepSeek V2

Detalles del producto

Probador DeepSeek V2, desarrollado por Búsqueda profunda, es un avanzado modelo de lenguaje grande de código abierto diseñado específicamente para Demostración formal de teoremas en Lean 4Construido sobre la base de la robustez. DeepSeek-V3 En cuanto a su arquitectura, este modelo sobresale en el razonamiento matemático complejo, descomponiendo hábilmente problemas intrincados en subobjetivos manejables para la construcción precisa de pruebas. Con una formidable Arquitectura de 671 mil millones de parámetros, se presenta como una solución ideal para tareas matemáticas y lógicas avanzadas, fácilmente accesible a través de Cara de abrazo y Plataforma API de DeepSeek.

🚀 Especificaciones técnicas y rendimiento

Probador DeepSeek V2 es un monumental modelo de 671 mil millones de parámetros, aprovechando un Arquitectura de mezcla de expertos (MoE) con 37 mil millones de parámetros activos por token para una eficiencia sin igual. Su base es una canalización recursiva de demostración de teoremas impulsada por DeepSeek-V3Mejorado con atención latente multi-cabeza (MLA) y DeepSeekMoE para una inferencia óptima. Las capacidades de razonamiento del modelo se potencian aún más mediante la síntesis de datos de arranque en frío y sofisticadas técnicas de aprendizaje por refuerzo.

✓ Ventana de contexto: 32.000 tokens (para el modelo 7B), ampliable a un impresionante 128.000 tokens para el modelo 671B.
✓ Velocidad de salida: Logros 35 tokens/segundo con una baja latencia de 1,2 s (Tiempo hasta el primer token - TTFT).
✓ Precios de la API:
- — Tokens de entrada: 0,553875 dólares por millón de tokens
- — Tokens de salida: 2,414885 dólares por millón de tokens

🌟 Pruebas de rendimiento

★ Miniprueba F2F: Logra un resultado excepcional. 88,9% de índice de aprobados, superando a todos los demás modelos de código abierto.
★ Banco Putnam: Resuelve con éxito 49/658 problemas, estableciendo un nuevo referente en la demostración de teoremas neuronales.
★ ProverBench: Ofrece resultados de vanguardia en 325 problemas, incluyendo: ME GUSTA 24/25.
★ AIME 2025: Demuestra un rendimiento competitivo con modelos como Qwen3-235B-A22B.

Métricas de rendimiento de DeepSeek Prover V2

Las métricas de DeepSeek Prover V2 demuestran su rendimiento superior en diversas pruebas comparativas.

💡 Funcionalidades clave de DeepSeek Prover V2

DeepSeek Prover V2 está diseñado por expertos para demostración formal de teoremasIntegra a la perfección el razonamiento informal y formal mediante un proceso recursivo de búsqueda de pruebas. Descompone de forma inteligente los desafíos matemáticos complejos en subobjetivos manejables, sintetizando pruebas con un razonamiento detallado y secuencial.

✅ Demostración formal de teoremas: Genera y verifica Pruebas Lean 4, logrando una posición de liderazgo en el mercado 88,9% en la prueba MiniF2F.
✅ Razonamiento matemático avanzado: Capaz de resolver problemas de nivel de competición de secundaria (por ejemplo, AIME 24/25) con una descomposición precisa de subobjetivos.
✅ Razonamiento en cadena: Combina la capacidad de razonamiento de DeepSeek-V3 con pruebas formales para obtener resultados coherentes y verificables.
✅ Inferencia escalable: Su arquitectura MoE, con 37B parámetros activos, garantiza un cálculo eficiente para tareas a gran escala.
✅ Soporte multilingüe: Procesa la notación matemática y los enunciados de problemas en varios idiomas.
✅ Integración de herramientas: Apoya plenamente el Asistente Lean 4 Proof para la verificación automatizada y la construcción de pruebas.
✅ Funcionalidades de API flexibles: Ofrece resultados estructurados, retroalimentación mediante aprendizaje por refuerzo y puntos finales de API compatibles con OpenAI.

🎯 Casos de uso óptimos

DeepSeek Prover V2 está diseñado específicamente para escenarios que exigen un razonamiento matemático y lógico riguroso:

➡️ Investigación matemática: Ideal para formalizar demostraciones en diversas áreas como la teoría de números, el álgebra y la geometría dentro de Lean 4.
➡️ Herramientas educativas: Un asistente invaluable para los estudiantes que se enfrentan a problemas matemáticos de nivel competitivo (por ejemplo, AIME, Putnam).
➡️ Demostración automatizada de teoremas: Desarrollo y verificación de pruebas formales para aplicaciones académicas e industriales críticas.
➡️ Análisis científico: Mejorar el razonamiento lógico en física teórica, informática y otros campos científicos.
➡️ Sistemas lógicos impulsados por IA: Un componente fundamental para la creación de sofisticados motores de razonamiento para asistentes de demostración automatizados.

⚖️ Comparación con otros modelos líderes

DeepSeek Prover V2 destaca en la demostración formal de teoremas, superando a menudo a los modelos de propósito general en sus tareas matemáticas especializadas:

→ vs. Qwen3-235B-A22B: Iguala el rendimiento de AIME 2025, pero significativamente supera en la demostración formal (MiniF2F: 88,9% frente a ~80%), aunque con una velocidad de salida ligeramente más lenta (35 frente a 40,1 tokens/segundo).
→ vs. Gemini 2.5 Flash: Demuestra capacidades de demostración de teoremas muy superiores (MiniF2F: 88,9% frente a ~60%) pero carece de multimodalidad y tiene una latencia mayor (1,2 s frente a 0,8 s).
→ vs. DeepSeek-R1: Exposiciones desempeño de prueba formal más sólido (MiniF2F: 88,9% frente a ~75%) pero es menos versátil para tareas de razonamiento general.
→ vs. Claude 3.7 Soneto: Supera a otros en la demostración de teoremas neuronales (PutnamBench: 49/658 frente a ~40/658), mientras ofrece costos más bajos (0,00317 dólares frente a aproximadamente 0,015 dólares por cada 1000 tokens).

⚠️ Limitaciones

⚠ Limitado al razonamiento matemático basado en texto; no posee visión ni capacidades multimodales.
⚠ Presenta mayor latencia (1,2 s TTFT), lo cual podría ser un factor a tener en cuenta para aplicaciones en tiempo real.
⚠ Utilización óptima Requiere experiencia en Lean 4.
⚠ Opera bajo la Licencia Qwen, lo que restringe el uso comercial, haciéndolo principalmente centrado en la investigación.

🔌 Integración de API

DeepSeek Prover V2 facilita una integración perfecta a través de su API de IA/ML. La documentación completa para desarrolladores está disponible. disponible aquí.

# Ejemplo: Fragmento básico de llamada a la API (a modo de ilustración)

 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": "Demuestra que para cualquier número natural n, n + 0 = n en Lean 4."} ] ) print(response.choices[0].message.content)

❓ Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿Para qué se diseñó principalmente DeepSeek Prover V2?

A: DeepSeek Prover V2 es un modelo de lenguaje grande de código abierto especializado en Demostración formal de teoremas en Lean 4, destacando en el razonamiento matemático y la construcción de demostraciones.

P: ¿Cómo logra DeepSeek Prover V2 su alto rendimiento en la demostración de teoremas?

A: Aprovecha una Arquitectura de mezcla de expertos (MoE) de 671 mil millones de parámetros, un proceso recursivo de demostración de teoremas basado en DeepSeek-V3, y un razonamiento mejorado mediante la síntesis de datos de arranque en frío y el aprendizaje por refuerzo.

P: ¿Cuáles son las principales ventajas de usar DeepSeek Prover V2 en comparación con otros modelos?

A: Sus puntos fuertes incluyen Rendimiento de vanguardia en la prueba MiniF2F (88,9 %) y PutnamBench (49/658)., descomposición precisa de subobjetivos, inferencia escalable y precios de API competitivos para sus capacidades especializadas.

P: ¿Se puede utilizar DeepSeek Prover V2 para aplicaciones comerciales?

A: Actualmente, su La licencia Qwen restringe el uso comercial., lo que lo hace idóneo principalmente para fines académicos y de investigación.

P: ¿Es DeepSeek Prover V2 capaz de manejar entradas multimodales?

R: No, DeepSeek Prover V2 está limitado a razonamiento matemático basado en texto y no admite visión ni otras entradas multimodales.

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