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Probador DeepSeek V2

Prover V2 de DeepSeek, un modelo MoE de 671B parámetros, se especializa en la demostración de teoremas Lean 4 y alcanza 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

Detalle del producto

Probador DeepSeek V2, desarrollado por Búsqueda profunda, es un avanzado modelo de lenguaje grande de código abierto específicamente diseñado para Demostración formal de teoremas en Lean 4. Construido sobre la robusta Búsqueda profunda-V3 Arquitectura, este modelo destaca 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 abrazada y Plataforma API de DeepSeek.

🚀 Especificaciones técnicas y rendimiento

Probador DeepSeek V2 es un monumento modelo de 671 mil millones de parámetros, aprovechando una Arquitectura de mezcla de expertos (MoE) Con 37 mil millones de parámetros activos por token para una eficiencia sin igual. Su base es un proceso recursivo de demostración de teoremas impulsado por Búsqueda profunda-V3, mejorado con Atención Latente Multicabezal (MLA) y DeepSeekMoE para una inferencia óptima. La capacidad de razonamiento del modelo se ve reforzada por la síntesis de datos de arranque en frío y sofisticadas técnicas de aprendizaje por refuerzo.

✓ Ventana de contexto: 32 mil tokens (para el modelo 7B), ampliable a un impresionante 128.000 tokens para el modelo 671B.
✓ Velocidad de salida: Logra 35 tokens/segundo con una baja latencia de 1,2 s (Tiempo hasta el primer token - TTFT).
✓ Precios de API:
- — Tokens de entrada: $0,553875 por millón de tokens
- — Tokens de salida: $2,414885 por millón de tokens

🌟 Puntos de referencia de rendimiento

★ Prueba MiniF2F: Logra un resultado sobresaliente tasa de aprobación del 88,9%, superando a todos los demás modelos de código abierto.
★ Banco Putnam: Resuelve con éxito 49/658 problemas, estableciendo un nuevo punto de referencia en la demostración de teoremas neuronales.
★ Banco de pruebas: Ofrece resultados de última generación en 325 problemas, incluidos 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 ilustran su rendimiento superior en varios puntos de referencia.

💡 Capacidades clave de DeepSeek Prover V2

DeepSeek Prover V2 está diseñado por expertos para demostración formal del teoremaIntegra fluidamente el razonamiento informal y formal mediante una secuencia recursiva de búsqueda de pruebas. Descompone inteligentemente desafíos matemáticos complejos en subobjetivos manejables, sintetizando las pruebas con un razonamiento detallado y paso a paso.

✅ Demostración formal del teorema: Genera y verifica Lean 4 pruebas, logrando una posición líder en el mercado 88,9% en la prueba MiniF2F.
✅ Razonamiento matemático avanzado: Capaz de resolver problemas de nivel competitivo de secundaria (por ejemplo, AIME 24/25) con descomposición precisa de subobjetivos.
✅ Razonamiento en cadena de pensamiento: Combina la destreza de razonamiento de DeepSeek-V3 con pruebas formales para obtener resultados cohesivos y verificables.
✅ Inferencia escalable: Su arquitectura MoE, con Parámetros activos 37B, garantiza un cálculo eficiente para tareas de gran escala.
✅ Soporte multilingüe: Procesa notación matemática y enunciados de problemas en varios idiomas.
✅ Integración de herramientas: Apoya plenamente la Asistente de prueba Lean 4 para la verificación automatizada y la construcción de pruebas.
✅ Características de API flexibles: Ofrece resultados estructurados, retroalimentación de aprendizaje de 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 pruebas en diversas áreas como teoría de números, álgebra y geometría dentro de Lean 4.
➡️ Herramientas educativas: Un asistente invaluable para estudiantes que abordan problemas de matemáticas de nivel competitivo (por ejemplo, AIME, Putnam).
➡️ Demostración automatizada de teoremas: Desarrollar y verificar pruebas formales para aplicaciones académicas e industriales críticas.
➡️ Análisis científico: Mejorar el razonamiento lógico en física teórica, informática y otros dominios científicos.
➡️ Sistemas lógicos impulsados por IA: Un componente central para construir motores de razonamiento sofisticados para asistentes de prueba automatizados.

⚖️ Comparación con otros modelos líderes

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

→ frente a Qwen3-235B-A22B: Iguala el rendimiento de AIME 2025 pero significativamente supera en la prueba formal (MiniF2F: 88,9% frente a ~80%), aunque con una velocidad de salida ligeramente más lenta (35 frente a 40,1 tokens/segundo).
→ frente a 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 más alta (1,2 s frente a 0,8 s).
→ frente a DeepSeek-R1: Exposiciones un rendimiento de prueba formal más fuerte (MiniF2F: 88,9% frente a ~75%) pero es menos versátil para tareas de razonamiento general.
→ vs. Claude 3.7 Soneto: Supera en la demostración de teoremas neuronales (PutnamBench: 49/658 frente a ~40/658), mientras ofrece costos más bajos ($0,00317 frente a ~$0,015 por 1K tokens).

⚠️ Limitaciones

⚠ Limitado al razonamiento matemático basado en texto; No posee visión ni capacidades multimodales.
⚠ Presenta mayor latencia (TTFT de 1,2 s), lo que podría ser una consideración 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 API

DeepSeek Prover V2 facilita una integración fluida a través de su API de IA/ML. Documentación completa para desarrolladores. disponible aquí.

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

 importar openai cliente = openai.OpenAI( api_key="SU_CLAVE_API", base_url="https://api.deepseek.com/v1" ) respuesta = cliente.chat.completions.create( modelo="deepseek-prover-v2", mensajes=[ {"rol": "usuario", "contenido": "Demuestre que para cualquier número natural n, n + 0 = n en Lean 4."} ] ) imprimir(respuesta.choices[0].mensaje.contenido)

❓ Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿Para qué está diseñado 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, sobresaliendo en el razonamiento matemático y la construcción de pruebas.

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

A: Se aprovecha de una Arquitectura de mezcla de expertos (MoE) de 671 mil millones de parámetros, un proceso recursivo de demostración de teoremas creado sobre DeepSeek-V3 y razonamiento mejorado mediante síntesis de datos de inicio en frío y aprendizaje de refuerzo.

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

A: Sus puntos fuertes son: 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 de Qwen restringe el uso comercial, lo que lo hace principalmente adecuado para fines académicos y de investigación.

P: ¿DeepSeek Prover V2 es 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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