Mécanisme d'auto-vérification
DeepSeek-Math-V2 est la première IA mathématique dotée d'une capacité intégrée pour vérifier son propre processus de raisonnement, garantissant une exactitude logique au-delà de la simple précision de la réponse.
DeepSeek-Math-V2 publié le 27 novembre 2025
Chattez avec DeepSeekMathV2
Assistant Mathématique IA Gratuit, Propulsé par un Modèle Médaillé d'Or aux IMO
Découvrez le raisonnement mathématique le plus avancé au monde grâce à notre interface de chat gratuite DeepSeekMathV2. Propulsé par un modèle révolutionnaire de 685 milliards de paramètres ayant atteint les performances d'une médaille d'or aux IMO, le chat DeepSeekMathV2 fournit des solutions étape par étape avec un raisonnement auto-vérifiable pour des problèmes mathématiques complexes, la preuve de théorèmes et la recherche universitaire. Commencez à chatter avec DeepSeekMathV2 dès aujourd'hui - entièrement gratuitement.
685B
Paramètres
99%
IMO-ProofBench Basique
118/120
Putnam 2025
Une Coïncidence Remarquable
Deux jours avant la sortie de DeepSeekMath V2, le parrain de l'IA Ilya Sutskever a soulevé une question profonde...
Ilya Sutskever (Ancien Chief Scientist d'OpenAI) discute de l'écart entre les performances d'évaluation de l'IA et les capacités du monde réel dans son dernier podcast
La Préoccupation d'Ilya
Les modèles d'IA actuels obtiennent des scores extraordinaires sur les benchmarks mais fonctionnent mal dans le monde réel. Ils sont comme l'Étudiant A qui a passé 10 000 heures à se préparer à une compétition pour devenir champion, mais manque de la compréhension plus profonde de l'Étudiant B.
"Vous demandez à l'IA de corriger le bug A, elle introduit le bug B. Vous lui demandez de corriger le bug B, elle ramène le bug A."
L'Histoire de Deux Étudiants
Ilya a utilisé une analogie profonde pour expliquer le problème :
Spécialiste A
10 000 heures de pratique, devient champion de compétition, mais optimisé pour un seul objectif
Généraliste B
Seulement 100 heures de pratique, mais possède une compréhension plus profonde et 'ce truc'
La Réponse de DeepSeekMath V2
Juste après qu'Ilya ait soulevé cette question, DeepSeekMath V2 a été publié. Grâce à l'auto-vérification, il apprend à l'IA à regarder vers l'intérieur — passant de la recherche de satisfaction externe (obtenir des récompenses) à la recherche de satisfaction interne (cohérence logique). C'est le voyage de l'IA vers la 'connaissance innée'.
Orienté ProcessusAuto-VérificationCohérence Logique
Découvrez comment le mécanisme d'auto-vérification de DeepSeekMath V2 répond aux préoccupations d'Ilya
Explorer l'Innovation PrincipaleÀ qui profite le chat DeepSeekMath V2 ?
Assistance mathématique par IA gratuite pour tous. Des étudiants aux chercheurs, DeepSeekMath V2 aide à résoudre des problèmes mathématiques complexes grâce à des conversations par chat intuitives.
🎓
Étudiants
Lycéens et étudiants universitaires s'attaquant au calcul, à l'algèbre, à la géométrie et aux mathématiques de compétition
"M'a aidé à réussir mon examen de Calcul II !"
👨🏫
Enseignants
Éducateurs créant des ensembles de problèmes, vérifiant des solutions et expliquant des concepts étape par étape
"Parfait pour préparer le matériel de cours"
🔬
Chercheurs
Universitaires explorant la preuve de théorèmes, validant des preuves et menant des recherches mathématiques
"Raisonnement de niveau médaille d'or"
💻
Ingénieurs
Développeurs résolvant des problèmes d'algorithmes, optimisant du code et s'attaquant à des défis techniques
"Résout LeetCode Hard en quelques secondes"
Problèmes réels, solutions réelles
📐
Problème de calcul avancé
"Trouver la limite : lim(x→0) [sin(x)/x]^(1/x²)"
DeepSeekMath V2 Response: Fournit une solution étape par étape avec la règle de L'Hôpital, le développement en série de Taylor et une vérification rigoureuse de la preuve. Montre clairement chaque étape de calcul.
✓ Solution étape par étape✓ Auto-vérifié
🏆
Problème de compétition IMO
"Prouver que pour tous entiers positifs a, b, c : (a²+b²)/(c²) + (b²+c²)/(a²) + (c²+a²)/(b²) ≥ 6"
DeepSeekMath V2 Response: Applique l'inégalité de Cauchy-Schwarz, fournit une preuve élégante avec de multiples approches, explique pourquoi chaque étape est valide.
✓ Méthodes multiples✓ Preuve rigoureuse
📚
Devoir d'algèbre linéaire
"Trouver les valeurs propres et les vecteurs propres de la matrice [[3,1],[1,3]]"
DeepSeekMath V2 Response: Explique l'équation caractéristique, montre les calculs matriciels, vérifie les résultats par substitution, fournit une interprétation géométrique.
✓ Explication claire✓ Vérification des résultats
Aucune carte de crédit requise • Chat DeepSeekMathV2 gratuit pour toujours • Rejoignez plus de 1000 utilisateurs
Pourquoi DeepSeekMath V2 est révolutionnaire
DeepSeekMath V2 représente un changement de paradigme dans l'IA du raisonnement mathématique. Contrairement aux modèles précédents, DeepSeek-Math-V2 passe d'une vérification axée sur les résultats à une vérification axée sur les processus, ce qui en fait le modèle d'IA mathématique open-source le plus avancé disponible. Faites l'expérience du raisonnement mathématique auto-vérifiable avec le modèle DeepSeek.
Entraînement axé sur les processus
Contrairement aux modèles traditionnels axés sur les réponses finales, DeepSeek-Math-V2 valide chaque étape du raisonnement, imitant la façon dont les mathématiciens travaillent réellement.
685 milliards de paramètres
Une échelle massive permet une compréhension sans précédent des concepts mathématiques complexes, de la preuve de théorèmes et de la déduction logique rigoureuse.
Entièrement Open Source
DeepSeek-Math-V2 est le premier modèle de niveau médaille d'or IMO disponible pour les chercheurs et les développeurs du monde entier, démocratisant l'accès à l'IA mathématique de pointe.
DeepSeekMath V2 : Des performances inégalées
DeepSeekMath V2 surpasse les leaders de l'industrie, y compris Gemini DeepThink, sur plusieurs benchmarks de raisonnement mathématique. Découvrez comment le modèle open-source DeepSeek atteint des résultats de pointe dans la preuve de théorèmes et le raisonnement mathématique auto-vérifiable.
IMO-ProofBench Basique
Leader0
contre Gemini DeepThink 89 %
Score presque parfait sur les tâches de base de la preuve de théorèmes, avec 10 points de pourcentage d'avance sur le meilleur modèle de Google.
Putnam 2025
Exceptionnel0
Score presque parfait
Performance exceptionnelle à l'un des concours de mathématiques de premier cycle les plus difficiles.
IMO-ProofBench Avancé
Compétitif0
contre Gemini DeepThink 65,7 %
Solide performance sur la preuve de théorèmes avancés, compétitive avec les modèles propriétaires.
🥇
Médaille d'or IMO 2025
A atteint le niveau médaille d'or sur les problèmes de l'Olympiade internationale de mathématiques
🇨🇳
Médaille d'or CMO 2025
Performance de médaille d'or à l'Olympiade mathématique chinoise
⚡
Aucun entraînement sur une banque de réponses
Réalisé sans s'appuyer sur des bases de données massives de problèmes-solutions
Graphiques de performance
Performance de DeepSeek-Math-V2 sur IMO-ProofBench
Performance de DeepSeek-Math-V2 dans les compétitions de mathématiques
Lisez l'article de recherche de DeepSeekMath V2 : Vers un raisonnement mathématique auto-vérifiable
Plongez dans le PDF officiel de DeepSeek pour DeepSeekMath V2, intitulé « Vers un raisonnement mathématique auto-vérifiable ». Explorez notre méthodologie révolutionnaire, l'ensemble de données MathMix, les benchmarks et la mise en œuvre de notre modèle open-source DeepSeek.
DeepSeekMath_V2.pdf
Article de recherche officiel
Astuce : Utilisez le mode plein écran pour une meilleure expérience de lecture
Voir sur GitHub →Section 3
Architecture d'auto-vérification
Découvrez comment DeepSeekMath V2 valide son propre processus de raisonnement
Section 4
Résultats des benchmarks
Analyse détaillée des performances sur l'IMO, le Putnam et d'autres tests
Section 5
Méthodologie d'entraînement
Découvrez l'approche d'entraînement axée sur les processus
Innovation principale de DeepSeekMath V2 : Le raisonnement mathématique auto-vérifiable
Découvrez comment le mécanisme d'auto-vérification de DeepSeekMath V2 révolutionne le raisonnement mathématique. Le modèle open-source DeepSeek est le premier modèle à atteindre une véritable vérification axée sur les processus en mathématiques. Lisez l'article PDF de DeepSeek pour en savoir plus.
Le problème des approches traditionnelles
Les modèles d'IA mathématiques précédents se concentraient sur l'obtention de la bonne réponse par l'apprentissage par renforcement. Cependant, cette approche présente une faille fondamentale : des réponses correctes ne garantissent pas un raisonnement correct.
En mathématiques, en particulier dans la preuve de théorèmes, la rigueur de chaque étape logique est importante. une seule lacune ou un seul saut dans le raisonnement invalide toute la preuve, même si la conclusion s'avère correcte.
La percée de l'auto-vérification
DeepSeek-Math-V2 introduit une architecture à double modèle :
- →Vérificateur de haute précision : vérifie l'exactitude logique de chaque étape de la preuve
- →Générateur de preuves : entraîné en utilisant le vérificateur comme modèle de récompense, apprenant à produire des preuves rigoureuses
- →Amélioration itérative : le vérificateur utilise un « calcul de vérification étendu » pour étiqueter automatiquement les échantillons complexes
Impact dans le monde réel
- ✓Gestion des problèmes ouverts sans réponses standard
- ✓Plusieurs auto-vérifications similaires à celles des mathématiciens examinant leur travail
- ✓Meilleures performances avec des ressources de calcul accrues
- ✓Processus de raisonnement fiables, pas seulement des suppositions chanceuses
1
Entrée du problème
Problème mathématique ou théorème à prouver
↓
2
Génération de la preuve
Le modèle génère un raisonnement étape par étape
↓
3
Auto-vérification
Le vérificateur contrôle l'exactitude logique de chaque étape
↓
4
Affinement
Erreurs détectées et raisonnement amélioré
↓
5
Preuve vérifiée
Solution rigoureuse et logiquement solide
Résultats des benchmarks de DeepSeekMath V2
Comparez les performances de DeepSeekMath V2 par rapport aux modèles de premier plan comme Gemini DeepThink. Le modèle open-source DeepSeek obtient des résultats supérieurs sur l'IMO, le Putnam et d'autres benchmarks mathématiques avec un raisonnement auto-vérifiable.
| Modèle | Paramètres | IMO-ProofBench Basique | IMO-ProofBench Avancé | Putnam 2025 | Open Source |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-Math-V2 | 685B | 99% | 61.9% | 118/120 | ✓ |
| Gemini DeepThink (Or IMO) | - | 89% | 65.7% | - | ✗ |
| DeepSeek-Math-V1 (7B) | 7B | - | - | - | ✓ |
Principales réalisations
- ✓DeepSeek-Math-V2 est le premier modèle open-source à atteindre le niveau de performance d'une médaille d'or aux IMO
- ✓10 points de pourcentage d'avance sur Gemini DeepThink sur IMO-ProofBench Basic
- ✓Score quasi parfait au Putnam 2025 (118/120)
- ✓Réalisé sans entraînement sur une base de données massive de problèmes-réponses
- ✓Entièrement reproductible et disponible pour la communauté des chercheurs
Ce que les développeurs disent de DeepSeekMath V2
Réactions des développeurs et chercheurs du monde entier à la sortie de DeepSeekMath V2. Découvrez pourquoi la communauté de l'IA considère le modèle open-source DeepSeek comme une percée dans le raisonnement mathématique auto-vérifiable.
« La baleine est de retour ! DeepSeek vient de sortir Math-V2 et il écrase Gemini DeepThink sur les benchmarks de base de 10 points. J'ai hâte de voir ce qu'ils vont faire avec les modèles de codage. »
« Le raisonnement mathématique est la tâche d'IA la plus exigeante. Pas d'émotions, pas de réponses floues, pas de 'presque ça'. Chaque étape nécessite des chaînes logiques strictes. L'équipe mathématique de DeepSeek est peut-être leur carte la plus forte. »
« Les modèles chinois dominent constamment en mathématiques. DeepSeek, Qwen — ils comprennent que sans les mathématiques, nous ne pouvons pas atteindre la singularité. Prenez n'importe quel article sur l'IA et il est plein de mathématiques. »
« La V1 est sortie il y a presque deux ans. Tout le monde pensait que la lignée mathématique était abandonnée. DeepSeek n'a jamais baissé les bras, et quand ils sont revenus, ils sont revenus en force. »
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Questions fréquemment posées
Tout ce que vous devez savoir sur DeepSeekMath V2
DeepSeek-Math-V2 est le premier modèle d'IA de raisonnement mathématique entièrement open-source au monde à atteindre le niveau de performance d'une médaille d'or à l'IMO (Olympiade internationale de mathématiques). Avec 685 milliards de paramètres, DeepSeekMath V2 introduit des capacités révolutionnaires de raisonnement mathématique auto-vérifiable, lui permettant de vérifier ses propres étapes de preuve pour en garantir l'exactitude logique.
Contrairement aux modèles traditionnels qui se concentrent uniquement sur les réponses finales, DeepSeek-Math-V2 utilise une architecture à double modèle : un vérificateur de haute précision qui contrôle l'exactitude logique de chaque étape de la preuve, et un générateur de preuves entraîné en utilisant le vérificateur comme modèle de récompense. Cette approche axée sur les processus dans DeepSeekMath V2 garantit un raisonnement rigoureux et mathématiquement solide à chaque étape.
Oui ! DeepSeek-Math-V2 est entièrement open source et disponible sous la licence MIT. Vous pouvez télécharger DeepSeekMath V2 depuis Hugging Face, accéder au code source complet sur GitHub et lire gratuitement l'article technique. DeepSeek-Math-V2 est le premier modèle de raisonnement mathématique de niveau médaille d'or IMO disponible gratuitement pour les chercheurs et les développeurs du monde entier.
DeepSeek-Math-V2 excelle dans les problèmes mathématiques complexes, notamment la preuve de théorèmes, les mathématiques de niveau compétition (IMO, Putnam), le calcul avancé, l'algèbre abstraite, la théorie des nombres et la déduction logique rigoureuse. DeepSeekMath V2 a obtenu 99 % sur IMO-ProofBench Basic, 61,9 % sur IMO-ProofBench Advanced et un score presque parfait de 118/120 au Putnam 2025.
Inscrivez-vous sur notre liste d'attente ci-dessus pour obtenir un accès gratuit au chat. Nous intégrons actuellement les utilisateurs par lots pour garantir la meilleure expérience. Une fois approuvé, vous recevrez vos identifiants de connexion et pourrez commencer à discuter avec DeepSeek-Math-V2 immédiatement. Aucune carte de crédit n'est requise pour le niveau gratuit.
DeepSeek-Math-V2 est unique dans son approche de vérification axée sur les processus. Alors que d'autres modèles se concentrent sur l'obtention de réponses finales correctes, DeepSeek-Math-V2 valide chaque étape de raisonnement, garantissant une solidité logique tout au long. Il surpasse Gemini DeepThink de Google de 10 points de pourcentage sur IMO-ProofBench Basic (99 % contre 89 %) et est le seul modèle de son calibre à être entièrement open source.
Oui ! En tant que modèle open-source, vous pouvez télécharger et exécuter DeepSeek-Math-V2 sur votre propre infrastructure. Cependant, avec 685 milliards de paramètres, il nécessite des ressources de calcul importantes (plusieurs GPU haut de gamme avec une grande VRAM). Pour la plupart des utilisateurs, notre API offre une solution plus pratique et rentable.
DeepSeek-Math-V2 a été officiellement publié le 27 novembre 2025. Il représente près de deux ans de développement depuis la V1, avec des améliorations architecturales significatives et l'introduction de capacités de raisonnement mathématique auto-vérifiable qui établissent une nouvelle norme pour les modèles d'IA mathématiques open-source.
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