自验证机制
DeepSeek-Math-V2 是第一个具有内置能力验证自身推理过程的数学 AI，确保超越答案准确性的逻辑正确性。
DeepSeek-Math-V2 于 2025 年 11 月 27 日发布
与 DeepSeekMathV2 聊天
由 IMO 金牌模型提供支持的免费 AI 数学助手
通过我们免费的 DeepSeekMathV2 聊天界面，体验世界上最先进的数学推理。DeepSeekMathV2 聊天由一个突破性的 685B 参数模型提供支持，该模型达到了 IMO 金牌表现，提供具有自验证推理的分步解决方案，用于解决复杂的数学问题、定理证明和学术研究。立即开始与 DeepSeekMathV2 聊天 – 完全免费。
685B
参数
99%
IMO-ProofBench 基础
118/120
普特南 2025
一个魔幻的巧合
就在 DeepSeekMath V2 发布的两天前,AI 教父 Ilya Sutskever 提出了一个深刻的问题...
Ilya Sutskever (前 OpenAI 首席科学家) 在最新播客中探讨 AI 评测表现与真实世界能力之间的鸿沟
Ilya 的担忧
现在的 AI 模型在评测集上刷出逆天分数,但在真实世界却表现糟糕。它们就像特长生 A,花一万小时刷题成为竞赛王者,却缺乏通才生 B 那种更深刻的理解力。
"你让 AI 修 bug A,它给你引入 bug B。你让它修 bug B,它又把 bug A 改回来了。"
两个学生的故事
Ilya 用一个深刻的类比解释了问题所在:
特长生 A
花一万小时刷题,成为竞赛王者,但能力是为单一目标优化的
通才生 B
只花 100 小时练习,却拥有更深刻的理解力和'那股劲儿'
DeepSeekMath V2 的回答
就在 Ilya 提出这个问题后,DeepSeekMath V2 发布了。它通过自验证机制,教会 AI 向内看的能力 —— 从追求让别人满意(获得奖励)转变为追求让自己满意(逻辑自洽)。这是 AI 领域的一次'致良知'。
过程导向自我验证逻辑自洽
了解 DeepSeekMath V2 如何通过自验证机制解决 Ilya 提出的问题
探索核心创新谁将从 DeepSeekMath V2 聊天中受益？
为每个人提供免费的数学 AI 帮助。从学生到研究人员，DeepSeekMath V2 通过直观的聊天对话帮助解决复杂的数学问题。
🎓
学生
高中生和大学生解决微积分、代数、几何和竞赛数学问题
"帮助我通过了微积分 II 考试！"
👨🏫
教师
教师创建问题集、验证解决方案并逐步解释概念
"非常适合准备教学材料"
🔬
研究员
探索定理证明、验证证明和进行数学研究的学者
"金牌级别的推理"
💻
工程师
开发人员解决算法问题、优化代码和应对技术挑战
"在几秒钟内解决 LeetCode 难题"
实际问题，实际解决方案
📐
高级微积分问题
"求极限：lim(x→0) [sin(x)/x]^(1/x²)"
DeepSeekMath V2 Response: 提供洛必达法则、泰勒级数展开和严谨的证明验证的分步解决方案。清晰地显示每个计算步骤。
✓ 分步解决方案✓ 自我验证
🏆
IMO 竞赛问题
"证明对于任意正整数 a, b, c: (a²+b²)/(c²) + (b²+c²)/(a²) + (c²+a²)/(b²) ≥ 6"
DeepSeekMath V2 Response: 应用柯西-施瓦茨不等式，提供多种方法的优雅证明，解释每个步骤为何有效。
✓ 多种方法✓ 严谨证明
📚
线性代数作业
"求矩阵 [[3,1],[1,3]] 的特征值和特征向量"
DeepSeekMath V2 Response: 解释特征方程，显示矩阵计算，通过代入验证结果，提供几何解释。
✓ 清晰解释✓ 结果验证
加入等待列表 - 免费与 DeepSeekMathV2 聊天
无需信用卡 • DeepSeekMathV2 聊天永远免费 • 加入 1000+ 用户
DeepSeekMath V2 为什么具有革命性
DeepSeekMath V2 代表了数学推理 AI 的范式转变。与以前的模型不同，DeepSeek-Math-V2 从结果导向转向过程导向的验证，使其成为可用的最先进的开源数学 AI 模型。体验 DeepSeek 模型带来的自验证数学推理。
过程导向训练
与专注于最终答案的传统模型不同，DeepSeek-Math-V2 验证推理的每个步骤，模仿数学家实际工作的方式。
685B 参数
大规模使其能够前所未有地理解复杂的数学概念、定理证明和严谨的逻辑推导。
完全开源
DeepSeek-Math-V2 是第一个达到 IMO 金牌水平的模型，可供全球研究人员和开发人员使用，使尖端数学 AI 的访问民主化。
DeepSeekMath V2：无与伦比的性能
DeepSeekMath V2 在多个数学推理基准测试中超越了包括 Gemini DeepThink 在内的行业领导者。了解开源 DeepSeek 模型如何在定理证明和自验证数学推理中取得最先进的成果。
IMO-ProofBench 基础
领先0
对比 Gemini DeepThink 89%
在基本定理证明任务上几乎获得满分，比 Google 最好的模型领先 10 个百分点。
普特南 2025
出色0
接近满分
在最具挑战性的本科生数学竞赛之一中表现出色。
IMO-ProofBench 高级
有竞争力0
对比 Gemini DeepThink 65.7%
在高级定理证明中表现强劲，与专有模型具有竞争力。
🥇
IMO 2025 金牌
在国际数学奥林匹克问题上达到金牌水平
🇨🇳
CMO 2025 金牌
在中国数学奥林匹克中获得金牌表现
⚡
无答案库训练
在不依赖大量问题解决方案数据库的情况下实现
性能图表
DeepSeek-Math-V2 在 IMO-ProofBench 上的表现
DeepSeek-Math-V2 在数学竞赛中的表现
阅读 DeepSeekMath V2 研究论文：走向自验证数学推理
深入了解 DeepSeekMath V2 的官方 DeepSeek PDF，标题为《走向自验证数学推理》。探索我们开创性的方法、MathMix 数据集、基准测试以及我们开源 DeepSeek 模型的实现。
DeepSeekMath_V2.pdf
官方研究论文
提示： 使用全屏模式以获得最佳阅读体验
在 GitHub 上查看 →第 3 节
自验证架构
了解 DeepSeekMath V2 如何验证自己的推理过程
第 4 节
基准测试结果
IMO、普特南和其他测试的详细性能分析
第 5 节
训练方法
发现过程导向的训练方法
DeepSeekMath V2 核心创新：自验证数学推理
了解 DeepSeekMath V2 的自验证机制如何革新数学推理。开源 DeepSeek 模型是第一个在数学中实现真正过程导向验证的模型。阅读 DeepSeek PDF 论文了解更多信息。
传统方法的问题
以前的数学 AI 模型专注于通过强化学习获得正确答案。然而，这种方法有一个根本性的缺陷：正确答案不保证正确推理。
在数学中，特别是在定理证明中，每个逻辑步骤的严谨性都很重要。推理中的一个漏洞或跳跃会使整个证明失效，即使结论碰巧是正确的。
自验证突破
DeepSeek-Math-V2 引入了双模型架构：
- →高精度验证器：检查每个证明步骤的逻辑正确性
- →证明生成器：使用验证器作为奖励模型进行训练，学习生成严谨的证明
- →迭代改进：验证器使用“扩展验证计算”自动标记复杂样本
实际影响
- ✓处理没有标准答案的开放问题
- ✓类似于数学家审查自己工作的多次自检
- ✓随着计算资源的增加而提高性能
- ✓可信赖的推理过程，而不仅仅是碰运气
1
问题输入
要证明的数学问题或定理
↓
2
证明生成
模型生成分步推理
↓
3
自验证
验证器检查每个步骤的逻辑正确性
↓
4
细化
检测到错误并改进推理
↓
5
已验证证明
严谨、逻辑健全的解决方案
DeepSeekMath V2 基准测试结果
将 DeepSeekMath V2 的性能与 Gemini DeepThink 等领先模型进行比较。开源 DeepSeek 模型通过自验证推理在 IMO、普特南和其他数学基准测试中取得了卓越的成果。
| 模型 | 参数 | IMO-ProofBench 基础 | IMO-ProofBench 高级 | 普特南 2025 | 开源 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-Math-V2 | 685B | 99% | 61.9% | 118/120 | ✓ |
| Gemini DeepThink (IMO 金牌) | - | 89% | 65.7% | - | ✗ |
| DeepSeek-Math-V1 (7B) | 7B | - | - | - | ✓ |
主要成就
- ✓DeepSeek-Math-V2 是第一个达到 IMO 金牌水平表现的开源模型
- ✓在 IMO-ProofBench 基础测试中领先 Gemini DeepThink 10 个百分点
- ✓普特南 2025 接近满分 (118/120)
- ✓在不依赖大量问题答案数据库的情况下实现
- ✓完全可重现并可供研究社区使用
开发人员对 DeepSeekMath V2 的评价
全球开发人员和研究人员对 DeepSeekMath V2 发布的反应。了解为什么 AI 社区认为开源 DeepSeek 模型是自验证数学推理方面的突破。
“大鲸鱼回来了！DeepSeek 刚刚发布了 Math-V2，它在基础基准测试中以 10 分的优势击败了 Gemini DeepThink。迫不及待地想看看他们对编码模型做了什么。”
“数学推理是要求最高的 AI 任务。没有情感，没有模糊的答案，没有‘差不多’。每个步骤都需要严格的逻辑链。DeepSeek 的数学团队可能是他们最强的牌。”
“中国模型在数学领域一直占据主导地位。DeepSeek、Qwen——他们明白，没有数学，我们无法达到奇点。随便拿起一篇 AI 论文，里面都充满了数学。”
“V1 大约两年前发布。每个人都以为数学线被放弃了。DeepSeek 从未放弃，当他们回来时，他们强势归来。”
获取 DeepSeekMath V2 聊天的免费访问权限
加入等待列表，获取 DeepSeekMath V2 聊天的免费访问权限。成为第一批通过直观聊天界面体验世界上最先进的开源数学推理 AI 的用户。
常见问题
您需要了解的关于 DeepSeekMath V2 的一切
DeepSeek-Math-V2 是世界上第一个完全开源的数学推理 AI 模型，达到了 IMO（国际数学奥林匹克）金牌水平的表现。DeepSeekMath V2 拥有 6850 亿参数，引入了革命性的自验证数学推理能力，使其能够验证自己的证明步骤的逻辑正确性。
与只关注最终答案的传统模型不同，DeepSeek-Math-V2 采用双模型架构：一个高精度验证器，检查每个证明步骤的逻辑正确性，以及一个证明生成器，使用验证器作为奖励模型进行训练。DeepSeekMath V2 中的这种过程导向方法确保了每个步骤的严谨、数学上合理的推理。
是的！DeepSeek-Math-V2 完全开源，并根据 MIT 许可证提供。您可以从 Hugging Face 下载 DeepSeekMath V2，在 GitHub 上访问完整的源代码，并免费阅读技术论文。DeepSeek-Math-V2 是世界上第一个免费提供给研究人员和开发人员的 IMO 金牌水平数学推理模型。
DeepSeek-Math-V2 擅长解决复杂的数学问题，包括定理证明、竞赛级数学（IMO、普特南）、高级微积分、抽象代数、数论和严谨的逻辑推导。DeepSeekMath V2 在 IMO-ProofBench 基础测试中达到 99%，在 IMO-ProofBench 高级测试中达到 61.9%，在普特南 2025 中达到接近满分的 118/120。
加入上方的等待列表以获取免费聊天访问权限。我们目前正在分批次地为用户提供服务，以确保最佳体验。一旦获得批准，您将收到登录凭据，并可以立即开始与 DeepSeek-Math-V2 聊天。免费层无需信用卡。
DeepSeek-Math-V2 的独特之处在于其过程导向的验证方法。虽然其他模型专注于获得正确的最终答案，但 DeepSeek-Math-V2 验证每个推理步骤，确保整个过程的逻辑健全性。它在 IMO-ProofBench 基础测试中比 Google 的 Gemini DeepThink 高出 10 个百分点（99% 对 89%），并且是其同类中唯一完全开源的模型。
是的！作为一个开源模型，您可以在自己的基础设施上下载并运行 DeepSeek-Math-V2。然而，它拥有 6850 亿参数，需要大量的计算资源（多个具有大显存的高端 GPU）。对于大多数用户来说，我们的 API 提供了一种更实用且更具成本效益的解决方案。
DeepSeek-Math-V2 于 2025 年 11 月 27 日正式发布。它代表了自 V1 以来近两年的发展，具有显著的架构改进和自验证数学推理能力的引入，为开源数学 AI 模型树立了新标准。