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DeepSeek Prover V2

O Prover V2 da DeepSeek, um modelo MoE com 671 bilhões de parâmetros, é especializado em demonstração de teoremas Lean 4, alcançando 88,9% no teste 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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DeepSeek Prover V2

Detalhes do produto

DeepSeek Prover V2, desenvolvido por DeepSeek, é um avançado modelo de linguagem de grande porte de código aberto projetado especificamente para Demonstração formal de teoremas em Lean 4Construído sobre a base robusta DeepSeek-V3 Em termos de arquitetura, este modelo se destaca no raciocínio matemático complexo, decompondo habilmente problemas intrincados em subobjetivos gerenciáveis para a construção precisa de provas. Com uma formidável Arquitetura de 671 bilhões de parâmetros, representa uma solução ideal para tarefas matemáticas e lógicas avançadas, facilmente acessível através de Rosto de abraço e Plataforma de API da DeepSeek.

🚀 Especificações técnicas e desempenho

DeepSeek Prover V2 é monumental Modelo de 671 bilhões de parâmetros, alavancando um Arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) Com 37 bilhões de parâmetros ativos por token, para uma eficiência incomparável. Sua base é um pipeline recursivo de prova de teoremas alimentado por DeepSeek-V3, aprimorado com Atenção Latente Multi-cabeças (MLA) e DeepSeekMoE para inferência otimizada. As capacidades de raciocínio do modelo são ainda mais reforçadas pela síntese de dados de inicialização a frio e por sofisticadas técnicas de aprendizado por reforço.

✓ Janela de contexto: 32 mil tokens (para o modelo 7B), extensível a um impressionante 128 mil tokens para o modelo 671B.
✓ Velocidade de saída: Conquista 35 fichas/segundo com baixa latência de 1,2s (Tempo até o primeiro token - TTFT).
✓ Preços da API:
- — Tokens de entrada: US$ 0,553875 por milhão de tokens
- — Tokens de saída: US$ 2,414885 por milhão de tokens

🌟 Indicadores de desempenho

★ Miniteste F2F: Obtém um resultado excepcional. Taxa de aprovação de 88,9%., superando todos os outros modelos de código aberto.
★ Banco Putnam: Resolve com sucesso 49/658 problemas, estabelecendo um novo padrão na demonstração de teoremas neurais.
★ ProverBench: Oferece resultados de última geração em 325 problemas, incluindo CURTIR 24/25.
★ AIME 2025: Apresenta desempenho competitivo com modelos como o Qwen3-235B-A22B.

Métricas de desempenho do DeepSeek Prover V2

As métricas do DeepSeek Prover V2 ilustram seu desempenho superior em diversos benchmarks.

💡 Principais funcionalidades do DeepSeek Prover V2

O DeepSeek Prover V2 foi projetado por especialistas para demonstração formal de teoremasIntegrando perfeitamente o raciocínio formal e informal por meio de um processo recursivo de busca de provas, o sistema decompõe de forma inteligente desafios matemáticos complexos em subobjetivos gerenciáveis, sintetizando provas com um raciocínio detalhado, passo a passo.

✅ Demonstração formal de teoremas: Gera e verifica Lean 4 provas, alcançando uma posição de liderança no mercado 88,9% no teste MiniF2F.
✅ Raciocínio matemático avançado: Capaz de resolver problemas de nível competitivo do ensino médio (ex.: AIME 24/25) com decomposição precisa de subobjetivos.
✅ Raciocínio em Cadeia de Pensamento: Combina a capacidade de raciocínio do DeepSeek-V3 com provas formais para resultados coesos e verificáveis.
✅ Inferência escalável: Sua arquitetura MoE, com 37B parâmetros ativos, garante computação eficiente para tarefas de grande escala.
✅ Suporte multilíngue: Processa notações matemáticas e enunciados de problemas em várias linguagens.
✅ Integração de ferramentas: Apoia totalmente o Assistente de prova Lean 4 para verificação automatizada e construção de provas.
✅ Funcionalidades flexíveis da API: Oferece resultados estruturados, feedback de aprendizado por reforço e endpoints de API compatíveis com OpenAI.

🎯 Casos de uso ideais

O DeepSeek Prover V2 foi desenvolvido especificamente para cenários que exigem raciocínio matemático e lógico rigoroso:

➡️ Pesquisa matemática: Ideal para formalizar demonstrações em diversas áreas, como teoria dos números, álgebra e geometria, dentro do Lean 4.
➡️ Ferramentas educacionais: Um auxiliar indispensável para estudantes que enfrentam problemas de matemática de nível competitivo (por exemplo, AIME, Putnam).
➡️ Demonstração automática de teoremas: Desenvolvimento e verificação de provas formais para aplicações acadêmicas e industriais críticas.
➡️ Análise científica: Aprimoramento do raciocínio lógico em física teórica, ciência da computação e outras áreas científicas.
➡️ Sistemas lógicos orientados por IA: Um componente essencial para a construção de mecanismos de raciocínio sofisticados para assistentes de prova automatizados.

⚖️ Comparação com outros modelos líderes

O DeepSeek Prover V2 se destaca na demonstração formal de teoremas, muitas vezes superando modelos de uso geral em suas tarefas matemáticas especializadas:

→ vs. Qwen3-235B-A22B: Corresponde ao desempenho do AIME 2025, mas de forma significativa. supera em provas formais (MiniF2F: 88,9% contra aproximadamente 80%), embora com uma velocidade de saída ligeiramente mais lenta (35 vs. 40,1 tokens/segundo).
→ vs. Gemini 2.5 Flash: Demonstra capacidades de demonstração de teoremas muito superiores (MiniF2F: 88,9% contra aproximadamente 60%), mas carece de multimodalidade e tem maior latência (1,2s vs. 0,8s).
→ vs. DeepSeek-R1: Exposições desempenho de comprovação formal mais robusto (MiniF2F: 88,9% contra aproximadamente 75%), mas é menos versátil para tarefas de raciocínio geral.
→ vs. Claude 3.7 Soneto: Apresenta desempenho superior na demonstração de teoremas neurais (PutnamBench: 49/658 vs. ~40/658), enquanto oferece custos mais baixos (US$ 0,00317 contra aproximadamente US$ 0,015 por 1.000 tokens).

⚠️ Limitações

⚠ Limitado ao raciocínio matemático baseado em texto; Não possui visão ou capacidades multimodais..
⚠ Apresenta Latência mais alta (TTFT de 1,2s), o que pode ser uma consideração importante para aplicações em tempo real.
⚠ utilização ideal Requer conhecimento especializado em Lean 4.0..
⚠ Opera sob a égide do Licença Qwen, que restringe o uso comercial, tornando-o principalmente com foco em pesquisa.

🔌 Integração de API

O DeepSeek Prover V2 facilita a integração perfeita por meio de sua API de IA/ML. A documentação completa para desenvolvedores está disponível. disponível aqui.

# Exemplo: Trecho básico de chamada de API (para fins ilustrativos)

 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)

❓ Perguntas frequentes (FAQs)

P: Para que foi projetado principalmente o DeepSeek Prover V2?

A: O DeepSeek Prover V2 é um modelo de linguagem de código aberto para grandes linguagens, especializado em Demonstração formal de teoremas em Lean 4, destacando-se no raciocínio matemático e na construção de demonstrações.

P: Como o DeepSeek Prover V2 alcança seu alto desempenho na demonstração de teoremas?

A: Ele alavanca um Arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) com 671 bilhões de parâmetros, um pipeline recursivo de demonstração de teoremas construído sobre o DeepSeek-V3, e raciocínio aprimorado por meio de síntese de dados de inicialização a frio e aprendizado por reforço.

P: Quais são as principais vantagens de usar o DeepSeek Prover V2 em comparação com outros modelos?

A: Seus pontos fortes incluem Desempenho de última geração no teste MiniF2F (88,9%) e no PutnamBench (49/658), decomposição precisa de subobjetivos, inferência escalável e preços competitivos de API para suas funcionalidades especializadas.

P: O DeepSeek Prover V2 pode ser usado para aplicações comerciais?

A: Atualmente, é A licença Qwen restringe o uso comercial., tornando-o principalmente adequado para fins de pesquisa e acadêmicos.

P: O DeepSeek Prover V2 é capaz de lidar com entradas multimodais?

A: Não, o DeepSeek Prover V2 é limitado a raciocínio matemático baseado em texto e não oferece suporte a entrada visual ou multimodal.

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