“在数学上，中国模型没输过”！DeepSeek 深夜屠榜，Math V2 以碾压姿态终结“最强数学模型”之争

文章摘要

【关 键 词】 数学推理、开源模型、自验证机制、性能突破、竞赛水平

11月27日晚，DeepSeek在未提前预告的情况下开源了数学推理模型DeepSeek-Math-V2，其685B参数规模成为业内首个达到国际奥林匹克数学竞赛（IMO）金牌水平且全面开源的数学模型。该模型在IMO-ProofBench基准测试中表现突出，Basic子集得分近99%，显著领先第二名Gemini DeepThink的89%；Advanced子集虽以61.9%略低于后者的65.7%，但在真实竞赛题（如IMO 2025、CMO 2024）中达到金牌水平，并在Putnam 2024测试中获得118分（满分120）的优异成绩。

技术论文《DeepSeek Math-V2：迈向可自验证的数学推理》揭示了模型的核心突破——自验证机制。这一机制通过训练高精度验证器检查定理证明的逻辑正确性，使模型具备自主发现并修正推理漏洞的能力，有效解决了传统“结果导向”训练导致的“答案正确但过程错误”问题。论文指出，自验证不仅提升标准化竞赛任务的可靠性，更关键的是为无标准答案的开放问题提供解决方案，推动AI向“像数学家一样思考”演进。团队通过“扩展验证算力”构建验证器与生成器的进化闭环，使模型能在复杂场景中持续优化。

自验证机制的重要性在于其颠覆了数学AI的训练范式。传统方法依赖最终答案正确率作为奖励信号，但数学推理的严谨性要求每一步推导都无逻辑漏洞。该模型通过过程验证确保推理链条的完整性，尤其在开放性问题中展现出独特优势——当缺乏人工标注时，模型仍能通过自我检查实现能力提升。这种机制还模拟了人类数学家反复核查草稿的行为模式，使得模型在使用更多算力时可获得更高准确率。

社区反响方面，海外开发者对此次开源表现出强烈兴趣。Reddit和Hacker News用户普遍认为Math-V2的性能超出预期，特别关注其10个百分点的基准领先优势。有评论指出“数学能力是通向AGI的关键”，并期待该技术迁移至编程模型领域。国内知乎用户则强调数学推理作为“AI最苛刻任务”的价值，认为严格逻辑链验证能力将定义下一代AI竞争格局。随着Math-V2的开源，可自验证推理技术路径正成为数学型AI发展的新方向，其影响可能超越数学领域，为通用推理系统的构建提供方法论参考。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 1832字 | 8分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★☆☆

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