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DeepSeek Prover V2
DeepSeek 的 Prover V2 是一个 671B 参数的 MoE 模型，专门用于 Lean 4 定理证明，在 MiniF2F 测试中取得了 88.9% 的成绩。
新会员可获赠价值 1 美元的免费Tokens
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Python 
                                        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

产品详情

DeepSeek Prover V2由……开发 DeepSeek是高级的 开源大型语言模型 专为……而设计 Lean 4 中的形式定理证明建立在强大的 DeepSeek-V3 该模型架构出色，擅长复杂的数学推理，能够巧妙地将错综复杂的问题分解成易于管理的子目标，从而构建精确的证明。凭借强大的…… 6710亿参数架构它为高级数学和逻辑任务提供了一个理想的解决方案，并且可以通过以下方式轻松访问： 拥抱脸 和 DeepSeek的API平台。

🚀 技术规格和性能

DeepSeek Prover V2 是一项意义重大的 6710亿参数模型利用 混合专首页（MoE）架构 每个Tokens拥有 370 亿个活跃参数，效率无与伦比。其基础是一个由递归定理证明管道驱动的算法。 DeepSeek-V3该模型通过多头潜在注意力机制（MLA）和DeepSeekMoE进行增强，以实现最佳推理。此外，冷启动数据合成和先进的强化学习技术进一步提升了模型的推理能力。

  • ✓ 上下文窗口： 32K Tokens （针对7B型号）可扩展至令人印象深刻的 128K Tokens 适用于 671B 型号。
  • ✓ 输出速度： 实现 每秒 35 个Tokens 低延迟 1.2秒 （首次令牌到达时间 - TTFT）。
  • ✓ API定价：
    • — 输入标记： 每百万Tokens0.553875美元
    • — 输出标记： 每百万Tokens 2.414885 美元

🌟 性能基准测试

  • ★ MiniF2F 测试： 取得优异成绩 通过率 88.9%性能优于所有其他开源模型。
  • ★ PutnamBench： 成功解决 49/658 题为神经定理证明树立了新的标杆。
  • ★ ProverBench： 在 325 个问题上取得了最先进的结果，其中包括 像 24/25。
  • ★ AIME 2025： 与 Qwen3-235B-A22B 等型号相比，性能具有竞争力。
DeepSeek Prover V2 性能指标
DeepSeek Prover V2 的各项指标都体现了其在各种基准测试中的卓越性能。

💡 DeepSeek Prover V2 的主要功能

DeepSeek Prover V2 是专为……而设计的。 形式定理证明它通过递归证明搜索流程，将非正式推理和正式推理无缝整合。它能够智能地将复杂的数学挑战分解为易于管理的子目标，并以详细的、循序渐进的推理链来综合证明。

  • ✅ 形式定理证明： 生成并验证 精益四项证明实现了市场领先地位 MiniF2F 测试结果为 88.9%。
  • ✅ 高级数学推理： 能够通过精确的子目标分解解决高中竞赛级别的问题（例如 AIME 24/25）。
  • ✅ 逻辑推理： 结合了 DeepSeek-V3 的推理能力和形式化证明，以产生内聚性和可验证的输出。
  • ✅ 可扩展推理： 其 MoE 架构， 37B 活动参数确保大规模任务的高效计算。
  • ✅ 多语言支持： 处理跨多种语言的数学符号和问题陈述。
  • ✅ 工具集成： 完全支持 精益 4 证明助手 用于自动验证和证明构建。
  • ✅ 灵活的API特性： 提供结构化输出、强化学习反馈和与 OpenAI 兼容的 API 端点。

🎯 最佳使用场景

DeepSeek Prover V2 专为需要严格数学和逻辑推理的场景而设计：

  • ➡️ 数学研究： 非常适合在精益 4 中对数论、代数和几何等不同领域的证明进行形式化。
  • ➡️ 教育工具： 对于攻克竞赛级数学难题（例如 AIME、Putnam）的学生来说，这是一个非常宝贵的助手。
  • ➡️ 自动定理证明： 为关键的学术和工业应用开发和验证形式化证明。
  • ➡️ 科学分析： 增强理论物理、计算机科学及其他科学领域的逻辑推理能力。
  • ➡️ 人工智能驱动的逻辑系统： 构建用于自动证明助手的复杂推理引擎的核心组件。

⚖️ 与其他领先型号的比较

DeepSeek Prover V2 在形式化定理证明方面表现出色，在其专门的数学任务中，往往超越通用模型：

  • → vs. Qwen3-235B-A22B： 与 AIME 2025 的性能相当，但显著不同 在形式证明方面表现优异 （MiniF2F： 88.9% 对比 ~80%），但输出速度稍慢（每秒 35 个令牌，而每秒 40.1 个令牌）。
  • → 与 Gemini 2.5 闪光灯相比： 演示 远胜于其他理论的定理证明能力 （MiniF2F： 88.9% 对比 ~60%）但缺乏多模态性，且延迟较高（1.2 秒 vs. 0.8 秒）。
  • → 与 DeepSeek-R1 相比： 展品 更强的形式化证明性能 （MiniF2F： 88.9% 对比 ~75%）但在一般推理任务中用途较窄。
  • → 与Claude 3.7 十四行诗： 在神经定理证明方面表现优异（PutnamBench： 49/658 对比 ~40/658），同时提供 更低的成本 （每 1000 个Tokens 0.00317 美元，而之前约为 0.015 美元）。

⚠️ 限制

  • ⚠ 仅限于基于文本的数学推理； 不具备视觉或多模态能力。
  • ⚠ 礼物 更高的延迟（1.2秒 TTFT）这对于实时应用来说可能是一个需要考虑的因素。
  • ⚠ 最佳利用 需要精益4方面的专业知识。
  • ⚠ 在以下情况下运作 Qwen 许可证这限制了商业用途，使其主要用于 研究型。

🔌 API 集成

DeepSeek Prover V2 通过其 AI/ML API 实现无缝集成。面向开发人员的全面文档是 此处提供。

# 示例：基本 API 调用片段（仅供参考）
 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)

❓ 常见问题解答 (FAQ)

问：DeepSeek Prover V2 的主要设计用途是什么？

答：DeepSeek Prover V2 是一个开源的大型语言模型，专门用于 Lean 4 中的形式定理证明擅长数学推理和证明构造。

问：DeepSeek Prover V2 是如何实现其在定理证明方面的高性能的？

答：它利用了 6710亿参数混合专首页（MoE）架构基于 DeepSeek-V3 构建的递归定理证明管道，以及通过冷启动数据合成和强化学习增强的推理能力。

问：与其他模型相比，使用 DeepSeek Prover V2 的主要优势是什么？

答：它的优势包括 在 MiniF2F 测试 (88.9%) 和 PutnamBench (49/658) 测试中均取得了最先进的性能。精确的子目标分解、可扩展的推理以及针对其专业功能的具有竞争力的 API 定价。

问：DeepSeek Prover V2 可以用于商业应用吗？

答：目前，它的 Qwen许可证限制商业用途因此，它主要适用于研究和学术用途。

问：DeepSeek Prover V2 是否能够处理多模态输入？

答：不，DeepSeek Prover V2 仅限于 基于文本的数学推理 不支持视觉或其他多模态输入。

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