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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}")
Détails du produit
Prouveur DeepSeek V2, développé par DeepSeek, est un avancé modèle de langage open-source de grande taille spécialement conçu pour Démonstration formelle de théorèmes dans Lean 4Construit sur une base robuste DeepSeek-V3 Grâce à son architecture, ce modèle excelle dans le raisonnement mathématique complexe, décomposant habilement les problèmes complexes en sous-objectifs gérables pour la construction de preuves précises. Doté d'une formidable architecture à 671 milliards de paramètresElle constitue une solution idéale pour les tâches mathématiques et logiques avancées, facilement accessible via Visage étreint et La plateforme API de DeepSeek.
🚀 Spécifications techniques et performances
Prouveur DeepSeek V2 est monumental Modèle à 671 milliards de paramètres, en tirant parti d'un Architecture de mélange d'experts (MoE) avec 37 milliards de paramètres actifs par jeton pour une efficacité inégalée. Son fondement est un pipeline de démonstration de théorèmes récursif alimenté par DeepSeek-V3Ce modèle, optimisé grâce à l'attention latente multi-têtes (MLA) et à DeepSeekMoE pour une inférence optimale, voit ses capacités de raisonnement renforcées par la synthèse de données à froid et des techniques d'apprentissage par renforcement sophistiquées.
- ✓ Fenêtre contextuelle : 32 000 jetons (pour le modèle 7B), extensible à une capacité impressionnante 128 000 jetons pour le modèle 671B.
- ✓ Vitesse de sortie : Réalise 35 jetons/seconde avec une faible latence de 1,2 s (Délai avant le premier jeton - TTFT).
- ✓ Tarification de l'API :
- — Jetons d'entrée : 0,553875 $ par million de jetons
- — Jetons de sortie : 2,414885 $ par million de jetons
🌟 Références de performance
- ★ MiniF2F-test : Réalise des performances exceptionnelles Taux de réussite : 88,9 %, surpassant tous les autres modèles open source.
- ★ PutnamBench : Résout avec succès 49/658 problèmes, établissant une nouvelle référence en matière de démonstration de théorèmes neuronaux.
- ★ ProverBench : Fournit des résultats de pointe sur 325 problèmes, notamment AIME 24/25.
- ★ AIME 2025: Démontre des performances compétitives avec des modèles comme le Qwen3-235B-A22B.
💡 Principales fonctionnalités de DeepSeek Prover V2
DeepSeek Prover V2 est conçu de manière experte pour démonstration formelle de théorèmesCe système intègre harmonieusement le raisonnement informel et formel grâce à un pipeline de recherche de preuves récursif. Il décompose intelligemment les problèmes mathématiques complexes en sous-objectifs gérables, synthétisant les preuves avec un raisonnement détaillé et progressif.
- ✅ Démonstration formelle de théorèmes : Génère et vérifie Lean 4 preuves, atteignant une position de leader sur le marché 88,9 % au test MiniF2F.
- ✅ Raisonnement mathématique avancé : Capable de résoudre des problèmes de niveau compétition lycée (par exemple, AIME 24/25) avec une décomposition précise des sous-objectifs.
- ✅ Raisonnement par chaîne de pensée : Combine la puissance de raisonnement de DeepSeek-V3 avec des preuves formelles pour des résultats cohérents et vérifiables.
- ✅ Inférence évolutive : Son architecture du ministère de l'Éducation, avec 37B paramètres actifs, garantit un calcul efficace pour les tâches à grande échelle.
- ✅ Assistance multilingue : Traite les notations mathématiques et les énoncés de problèmes dans plusieurs langages.
- ✅ Intégration des outils : Soutient pleinement Assistant Lean 4 Proof pour la vérification automatisée et la construction de preuves.
- ✅ Fonctionnalités API flexibles : Offre des sorties structurées, un retour d'information sur l'apprentissage par renforcement et des points de terminaison d'API compatibles avec OpenAI.
🎯 Cas d'utilisation optimaux
DeepSeek Prover V2 est spécialement conçu pour les scénarios exigeant un raisonnement mathématique et logique rigoureux :
- ➡️ Recherche mathématique : Idéal pour formaliser des preuves dans des domaines variés tels que la théorie des nombres, l'algèbre et la géométrie au sein de Lean 4.
- ➡️ Outils pédagogiques : Un assistant précieux pour les étudiants qui s'attaquent à des problèmes mathématiques de niveau compétition (par exemple, AIME, Putnam).
- ➡️ Démonstration automatisée de théorèmes : Développement et vérification de preuves formelles pour des applications académiques et industrielles critiques.
- ➡️ Analyse scientifique : Améliorer le raisonnement logique en physique théorique, en informatique et dans d'autres domaines scientifiques.
- ➡️ Systèmes logiques pilotés par l'IA : Un composant essentiel pour la construction de moteurs de raisonnement sophistiqués destinés aux assistants de preuve automatisés.
⚖️ Comparaison avec d'autres modèles leaders
DeepSeek Prover V2 excelle dans la démonstration formelle de théorèmes, surpassant souvent les modèles à usage général dans ses tâches mathématiques spécialisées :
- → contre Qwen3-235B-A22B : Égale les performances de l'AIME 2025, mais de manière significative surpasse en matière de démonstration formelle (MiniF2F : 88,9 % contre environ 80 %), bien qu'avec une vitesse de sortie légèrement plus lente (35 contre 40,1 jetons/seconde).
- → vs. Gemini 2.5 Flash : Démontre capacités de démonstration de théorèmes nettement supérieures (MiniF2F : 88,9 % contre environ 60 %) mais manque de multimodalité et a une latence plus élevée (1,2 s contre 0,8 s).
- → contre DeepSeek-R1 : Expositions performance de preuve formelle plus solide (MiniF2F : 88,9 % contre environ 75 %) mais est moins polyvalente pour les tâches de raisonnement général.
- → contre Claude 3.7 Sonnet : Surpasse les performances en matière de démonstration de théorèmes neuronaux (PutnamBench : 49/658 contre ~40/658), tout en offrant coûts réduits (0,00317 $ contre environ 0,015 $ par 1 000 jetons).
⚠️ Limitations
- ⚠ Limité au raisonnement mathématique textuel ; ne possède pas de capacités visuelles ou multimodales.
- ⚠ Cadeaux latence plus élevée (1,2 s TTFT), ce qui pourrait être un élément à prendre en compte pour les applications en temps réel.
- ⚠ Utilisation optimale nécessite une expertise en Lean 4.
- ⚠ Fonctionne sous le Licence Qwen, ce qui restreint son utilisation commerciale, la rendant principalement axé sur la recherche.
🔌 Intégration API
DeepSeek Prover V2 facilite l'intégration transparente grâce à son API IA/ML. Une documentation complète pour les développeurs est disponible. disponible ici.
import openai client = openai.OpenAI( api_key="VOTRE_CLÉ_API", base_url="https://api.deepseek.com/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-prover-v2", messages=[ {"role": "user", "content": "Prouvez que pour tout nombre naturel n, n + 0 = n dans Lean 4."} ] ) print(response.choices[0].message.content) ❓ Foire aux questions (FAQ)
Q : À quoi sert principalement DeepSeek Prover V2 ?
A: DeepSeek Prover V2 est un modèle de langage open source de grande taille spécialisé dans Démonstration formelle de théorèmes dans Lean 4, excellant dans le raisonnement mathématique et la construction de preuves.
Q : Comment DeepSeek Prover V2 parvient-il à de telles performances en matière de démonstration de théorèmes ?
A : Il tire parti d'un Architecture de mélange d'experts (MoE) à 671 milliards de paramètres, un pipeline de démonstration de théorèmes récursif construit sur DeepSeek-V3, et un raisonnement amélioré grâce à la synthèse de données à démarrage à froid et à l'apprentissage par renforcement.
Q : Quels sont les principaux avantages de l'utilisation de DeepSeek Prover V2 par rapport aux autres modèles ?
A : Ses points forts incluent performances de pointe sur MiniF2F-test (88,9 %) et PutnamBench (49/658), une décomposition précise des sous-objectifs, une inférence évolutive et une tarification API compétitive pour ses fonctionnalités spécialisées.
Q : DeepSeek Prover V2 peut-il être utilisé pour des applications commerciales ?
A : Actuellement, son La licence Qwen restreint l'utilisation commercialece qui le rend principalement adapté à la recherche et aux fins académiques.
Q : DeepSeek Prover V2 est-il capable de gérer des entrées multimodales ?
R : Non, DeepSeek Prover V2 est limité à raisonnement mathématique basé sur le texte et ne prend pas en charge la vision ni d'autres entrées multimodales.
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