DeepSeek-Math-V2 是 DeepSeek 團隊推出的開源數學推理模型，能實現自我驗證的數學推理。模型關注答案正確性，注重推理過程的嚴謹性。模型通過訓練定理證明驗證器和生成器，引入元驗證機制，模型能像數學家一樣審查證明過程，甚至自我糾錯。DeepSeek-Math-V2 在 IMO、CMO 和 Putnam 等競賽基準上表現出色，接近滿分水平。模型基于 DeepSeek-V3.2-Exp-Base 開發，采用驗證器 生成器協同進化的方式，推動數學 AI 的深度推理能力。
DeepSeek-Math-V2的主要功能定理證明：模型能生成嚴謹的數學證明，適用復雜的數學問題，如國際數學奧林匹克競賽（IMO）和普特南數學競賽（Putnam）等。自我驗證：模型能評估自身生成的證明過程，判斷正確性和嚴謹性，類似于人類數學家的自我檢查。錯誤檢測與修正：通過誠實獎勵機制，模型在生成答案后會自我評估，發現修正錯誤，減少幻覺問題。自動化訓練：通過驗證器和生成器的協同進化，自動篩選和標注困難問題，不斷優化模型性能。DeepSeek-Math-V2的技術原理定理證明驗證器（Proof Verifier）：訓練一個基于語言模型的驗證器，用在評估數學證明的正確性和嚴謹性。驗證器將證明分為三個等級：完美（1 分）、有小瑕疵（0.5 分）、有根本性錯誤（0 分），且提供詳細評語。元驗證（Meta-Verification）：引入“督導”角色，對驗證器的評估結果進行二次審查，避免驗證器產生錯誤評估（如幻覺問題）。通過雙重驗證機制，確保模型對證明的評估更加準確和可信。證明生成器（Proof Generator）：訓練一個生成器，用于生成數學證明，且在生成后進行自我評估。采用誠實獎勵機制，鼓勵模型在生成答案后誠實地指出自己的錯誤，獲得獎勵。協同進化（Synergy）：通過“學生 老師 督導”的協同進化機制，讓生成器和驗證器相互作用。生成器不斷生成新的證明，驗證器對其進行評估，系統自動篩選出難以驗證或難以解決的問題，作為新的訓練數據，進一步提升模型性能。擴展驗證計算能力：隨著生成器能力的提升，擴展驗證計算能力，自動標注新的難以驗證的證明，生成更多訓練數據，保持生成與驗證之間的動態平衡。DeepSeek-Math-V2的項目地址GitHub倉庫：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2技術論文：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2/blob/main/DeepSeekMath_V2.pdfDeepSeek-Math-V2的性能表現IMO 2025（國際數學奧林匹克競賽 2025）：DeepSeek-Math-V2 達到金牌水平，顯示出在解決高難度數學證明題方面的強大能力。CMO 2024（中國數學奧林匹克競賽 2024）：模型達到金牌水平，證明模型在國際和國內頂級數學競賽中的競爭力。Putnam 2024（普特南數學競賽 2024）：在擴展測試計算的支持下，DeepSeek-Math-V2 實現接近滿分的成績（118/120），接近人類頂尖選手的水平。IMO-ProofBench 基準測試在 Basic 子集上，DeepSeek-Math-V2 達到接近 99% 的高分，遠超其他模型。在 Advanced 子集上，雖略遜于 Gemini Deep Think（IMO Gold），仍然表現出色，證明在復雜證明題上的能力。
DeepSeek-Math-V2的應用場景智能輔導工具：幫助學生理解和生成數學證明，提供詳細的解題步驟和邏輯分析，輔助學習數學推理和證明技巧。定理證明輔助：幫助數學家驗證復雜定理的證明過程，發現潛在的邏輯漏洞，加速數學研究進程。理論物理：輔助物理學家推導復雜的數學公式和理論，驗證物理模型的數學基礎。推理能力研究：作為研究數學推理和邏輯驗證的基準模型，推動 AI 在深度推理領域的研究。數學競賽訓練：為參賽者提供高質量的練習題和解題思路，模擬競賽環境，提升競賽成績。 
