DeepSeek Prover V2разработано DeepSeekявляется продвинутым открытая языковая модель специально разработан для формальное доказательство теорем в Lean 4Построено на основе надежной технологии. DeepSeek-V3 В основе этой модели лежит архитектура, которая превосходно справляется со сложными математическими рассуждениями, умело разбивая замысловатые проблемы на управляемые подзадачи для точного построения доказательств. Обладая внушительной архитектурой, эта модель превосходно справляется со сложными математическими рассуждениями, умело разбивая сложные задачи на управляемые подзадачи для точного построения доказательств. Архитектура с 671 миллиардом параметровЭто идеальное решение для сложных математических и логических задач, легкодоступное через Обнимающее лицо и API-платформа DeepSeek.

DeepSeek Prover V2 это монументальное Модель с 671 миллиардом параметровиспользуя Архитектура смешанного экспертного подхода (Mixture-of-Experts, MoE). с 37 миллиардами активных параметров на токен для беспрецедентной эффективности. В его основе лежит рекурсивный конвейер доказательства теорем, работающий на основе DeepSeek-V3Модель улучшена за счет многоголовочного механизма латентного внимания (MLA) и DeepSeekMoE для оптимального вывода результатов. Возможности модели в области рассуждений дополнительно повышаются благодаря синтезу данных с холодным стартом и сложным методам обучения с подкреплением.

• ✓ Контекстное окно: 32 тыс. токенов (для модели 7B), расширяемый до впечатляющих размеров 128 тыс. токенов для модели 671B.
• ✓ Скорость вывода: Достигает 35 токенов/секунду с низкой задержкой 1,2 с (Время до получения первого токена - TTFT).
• ✓ Цены на API:
  • — Входные токены: 0,553875 долларов за миллион токенов
  • — Выходные токены: 2,414885 долларов за миллион токенов

🌟 Показатели производительности

• ★ Мини-тестирование F2F: Достигает выдающихся результатов. Процент успешной сдачи экзамена: 88,9%.превосходя все остальные модели с открытым исходным кодом.
• ★ PutnamBench: Успешно решено 49/658 проблем, устанавливая новый стандарт в нейронном доказательстве теорем.
• ★ ProverBench: Обеспечивает передовые результаты по 325 задачам, включая: ЛАЙК 24/25.
• ★ AIME 2025: Демонстрирует конкурентоспособные характеристики по сравнению с такими моделями, как Qwen3-235B-A22B.

DeepSeek Prover V2 разработан специалистами для формальное доказательство теоремОн органично интегрирует неформальные и формальные рассуждения посредством рекурсивного конвейера поиска доказательств. Он интеллектуально разбивает сложные математические задачи на управляемые подзадачи, синтезируя доказательства с подробным, пошаговым логическим обоснованием.

• ✅ Доказательство формальной теоремы: Генерирует и проверяет Lean 4 доказательствадобившись лидирующих позиций на рынке 88,9% по результатам мини-теста F2F.
• ✅ Высшее математическое мышление: Способен решать задачи уровня школьных соревнований (например, AIME 24/25) с точным разложением на подзадачи.
• ✅ Логическая цепочка рассуждений: Сочетает в себе возможности логического мышления DeepSeek-V3 с формальными доказательствами для получения согласованных и проверяемых результатов.
• ✅ Масштабируемый вывод: Его архитектура MoE, с 37B активные параметрыобеспечивает эффективные вычисления для крупномасштабных задач.
• ✅ Многоязычная поддержка: Обрабатывает математические обозначения и формулировки задач на нескольких языках.
• ✅ Интеграция инструментов: Полностью поддерживает Lean 4 proof assistant для автоматизированной проверки и построения доказательств.
• ✅ Гибкие возможности API: Предоставляет структурированные результаты, обратную связь в рамках обучения с подкреплением и API-интерфейсы, совместимые с OpenAI.

DeepSeek Prover V2 специально разработан для сценариев, требующих строгих математических и логических рассуждений:

• ➡️ Математические исследования: Идеально подходит для формализации доказательств в различных областях, таких как теория чисел, алгебра и геометрия, в рамках концепции Lean 4.
• ➡️ Образовательные инструменты: Незаменимый помощник для студентов, решающих математические задачи конкурсного уровня (например, AIME, Putnam).
• ➡️ Автоматическое доказательство теорем: Разработка и проверка формальных доказательств для критически важных академических и промышленных приложений.
• ➡️ Научный анализ: Развитие логического мышления в теоретической физике, информатике и других научных областях.
• ➡️ Логические системы, управляемые искусственным интеллектом: Ключевой компонент для создания сложных механизмов логического вывода для автоматизированных систем доказательства.

DeepSeek Prover V2 превосходно справляется с формальным доказательством теорем, часто превосходя универсальные модели в специализированных математических задачах:

• → против Qwen3-235B-A22B: По результатам соответствует AIME 2025, но значительно превосходит его. превосходит в формальном доказательстве (МиниФ2Ф: 88,9% против ~80%), хотя и с несколько меньшей скоростью вывода (35 против 40,1 токенов в секунду).
• → против Gemini 2.5 Flash: Демонстрирует значительно превосходящие возможности доказательства теорем (МиниФ2Ф: 88,9% против ~60%), но ему не хватает мультимодальности, и у него более высокая задержка (1,2 с против 0,8 с).
• → против DeepSeek-R1: Экспонаты более высокая эффективность формального доказательства (МиниФ2Ф: 88,9% против ~75%), но менее универсален для решения общих задач на логическое мышление.
• → против Клода 3.7 Сонет: Превосходит по результатам нейронного доказательства теорем (PutnamBench: 49/658 против ~40/658), предлагая при этом более низкие затраты (0,00317 доллара против примерно 0,015 доллара за 1000 токенов).

• ⚠ Ограничено математическими рассуждениями на основе текста; не обладает зрением или мультимодальными возможностями.
• ⚠ Представляет более высокая задержка (1,2 с TTFT)что может быть важным фактором для приложений, работающих в режиме реального времени.
• ⚠ Оптимальное использование Требуется опыт работы по методологии Lean 4..
• ⚠ Действует в соответствии с Лицензия Qwenчто ограничивает коммерческое использование, делая его в первую очередь ориентированный на исследования.

DeepSeek Prover V2 обеспечивает бесшовную интеграцию благодаря своему API для искусственного интеллекта и машинного обучения. Для разработчиков предоставляется подробная документация. доступно здесь.

 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": "Докажите, что для любого натурального числа n, n + 0 = n в Lean 4."} ] ) print(response.choices[0].message.content)