以下内容截取自huggingface官网：
https:// huggingface.co/deepseek -ai/DeepSeek-Math-V2DeepSeek-Math-V2：迈向可自我验证的数学推理
核心创新：这个模型致力于解决当前数学AI的一个根本性问题：正确答案并不保证推理过程正确。传统的数学AI只奖励最终正确答案，但很多数学任务（如定理证明）需要严格的逐步推导。
关键技术特点：
1. 自我验证能力：训练了一个准确的验证器来检查定理证明
2. 生成-验证循环：模型能识别并解决自身证明中的问题
3. 可扩展验证：随着生成器变强，自动提升验证能力
据悉，该模型在多项顶级数学竞赛中取得惊人成绩：
· IMO 2025：获得金牌级分数
· CMO 2024：金牌级分数
· Putnam 2024：近乎完美的118/120分
技术规格：
· 参数量：6850亿参数
· 基础模型：基于DeepSeek-V3.2-Exp-Base构建
· 许可证：Apache 2.0开源协议
· 支持格式：BF16、F8_E4M3、F32等多种精度
· 推理支持请参考DeepSeek-V3.2-Exp的GitHub仓库
DeepSeek终于回来了，再次创造历史(首个IMO金奖级别的开源模型)。
就在刚刚，DeepSeek在HuggingFace开源了全新的数学推理模型DeepSeekMath-V2，685B参数。
你看看这张吓人的成绩单：
普特南数学竞赛Putnam：人类选手的历史最高分是90分，而DeepSeekMath-V2拿了118分，满分是120分。
国际奥数IMO：超越Gemini DeepThink，直接斩获金牌水平 。
最妙的是时间点，昨天咱们刚聊完，AI教父Ilya在访谈中提到，现在的AI就是个只会死记硬背的做题机器。Ilya这场罕见访谈，彻底治好了我的AI焦虑
仅仅不到24小时，DeepSeek就把新模型开源了。
像是一次穿越时空的击掌，DeepSeek好像在说，Ilya你别慌，看我的。
用大白话讲一下新模型的三个关键点。
1、 答案蒙对了也不行。
以前教AI做题，只要最后结果对了，我们就给它发糖吃（奖励）。
但AI很鸡贼，它会为了骗糖吃去猜答案，哪怕中间逻辑是乱编的，只要运气好蒙对了就行 。
DeepSeek在论文里一针见血的提出，正确的答案并不保证正确的推理。
这次他们换了个教法，死磕过程。
结果对了，也必须看解题步骤，过程中只要有一步没整明白，也不给糖吃。
这就逼着AI必须要真懂，不能当混子。
2、使用套娃战术。
给AI的解题步骤打分也很难，必须得有个老师，但老师也是AI，也容易看走眼。
DeepSeek想了个绝招：套娃（Meta-Verification），简单说，就是给判卷老师再配个校长。
AI学生做题，AI老师挑刺儿，AI校长检查老师挑的刺儿合不合理。如果老师瞎扣分，校长直接扣工资。
这一招，直接让评分的靠谱程度从0.85拉到了0.96 。
3、让AI学会三省吾身。
这是最像人类的地方，现在的DeepSeekMath-V2学会了反省。
在做题的时候会像个严谨的数学家一样，写几步之后，停下来自己反思，发现有漏洞就推翻重写，直到自己挑不出毛病为止。
不再只是为了填答案交差，而是真的在进行深思熟虑的推理。
DeepSeek用新模型告诉我们，通往超级智能的捷径，不是一路盲目狂奔。
而是懂得慢下来，懂得回头看。
当AI开始三省吾身。
也许它才真正拥有了智慧。
新模型地址：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2
deepseek-v3.2为什么那么重视降本，而且是降低某些人（如chenqin）嗤之以鼻的inference cost，其实就是为了这个。
论文中最heavy的模式（能拿金牌的模式）是64证明——64*64验证——16迭代，假设每一步是10k token，这样一道题就要消耗大约10亿的inference token，在DSA下成本大概是一千多块钱。
如果不用dsa还用原来的full attention，那每题成本就得一万多了。
openai和google的imo金牌模型都没有放出来给大家使用，所以deepseek模型成了第一个公众可用的IMO金牌模型。
说一个实用的——这玩意是第一个公开的rl verifier，可以用来低成本的改卷。高联，高考这些都可以考虑改下形式，直接让Deepseek来阅卷，成本会低很多（目测1题1分钱左右，准确一点使用64验证的话是0.5元左右），准确率也会高很多。
几大厂商的战略路线已经很明确了。
Anthropic：智力由coding能力决定，只要swe bench高，那么通用任务智力肯定不差。即使agi失败了，还有coding可以赚米
Deepseek：智力由数学推理能力决定，只要高难度数学题可以做出来，那么通用任务智力肯定不差。agi就应该是最纯粹的agi，挑战自然科学，失败了无所谓，我又不是搞AI的
Google：智力由文本和空间理解能力决定，只要能画出正确的svg，那么通用任务智力肯定不差。即使agi失败，我依旧有图像业务且无敌
Openai：智械危机都是骗你焦虑的啦，RLHF对齐用户喜好，优先提供情绪价值和聊天机器人，我有情商最高的模型。agi根本不重要，直接在x上写点科幻，钱就自动进账了
Meta：我好羡慕啊
以下模型商偏business
Qwen：我全都要！但是各个任务独立，没有轴心insight。agi不重要，每个领域插一脚并且大家都用我的解决方案很重要，总所周知我只是云服务商
GLM：*不是很了解，沉淀之后杀出来，agent国内无敌，各个模态和工具逐渐开花
Kimi：小glm
Seed：阿巴阿巴，“豆包用户数超过deepseek官网啦！”
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/245304.html