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　　DeepSeek开源了最新数学定理证明专用模型DeepSeek-Prover-V2-671B，较之前一代模型参数量提高近百倍。

　　2.该模型专注于数学定理的形式化证明，主要应用场景包括自动定理证明、发现证明中的错误并提供修复建议等。

　　5.由于参数量的巨大提升，预计Prover-V2在各项数学证明基准上能取得更好的成绩。

　　这个新模型并非通用的聊天机器人，而是专注于数学定理的形式化证明这一高度专业的领域。这类模型的目标是利用像 Lean 4 这样的证明助手软件，来理解和生成严格的数学证明步骤。简单来说，它们是帮助计算机验证数学定理正确性的 AI 工具，需要具备很强的逻辑推理能力。其主要应用场景包括：自动定理证明（从高中到大学水平的数学问题）、发现证明中的错误并提供修复建议、通过生成 Lean 4 代码和解释帮助教学，以及协助数学家探索新定理等。

　　实际上，DeepSeek此前就已经发布过同类模型，2024 年 8 月时，他们曾发布了DeepSeek-Prover-V1.5，一个大约 7B 参数的模型。根据 DeepSeek 当时公布的信息，V1.5 在结合强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术后，在一些标准的数学证明测试（如miniF2F 和 ProofNet）中取得了不错的成果，能够处理从高中到大学本科部分水平的数学问题。

　　根据其公开的配置文件，我们可以了解到更多关于模型结构的信息。该模型建立在DeepSeek-V3架构之上，因此许多配置与通用的 DeepSeek-V3 模型相似。它采用了混合专家（MoE，Mixture-of-Experts）的设计，具体来说，每层包含 256 个路由专家（routed experts）和1个共享专家（shared expert），每个专家的中间层大小（moe_intermediate_size）为 2048，在处理每个输入符号（token）时会激活其中的 8 个专家。此外，该模型支持的最大上下文长度达到了 163,840 个 token。

　　不过，截至发稿时，DeepSeek 官方尚未发布更多关于该模型的技术细节和性能数据。关于 DeepSeek-Prover-V2-671B 的训练方法、使用了哪些特定于数学证明的数据，以及它在基准测试上的实际表现如何等关键信息，目前仍一无所知。

　　对于这个新模型的内部构造和具体能力，还有待官方提供更多信息。考虑到参数量的巨大提升，我们可以期待 Prover-V2 能在各项数学证明基准上取得更好的成绩。