一、性能指标刷新记录‌

MiniF2F 测试集‌

在 Pass@32 标准下达到 ‌82.4% 的准确率‌，显著超越此前同类模型的性能表现。验证覆盖率在 AIME 24/25 测试集中超过 ‌88.9%‌，证明链生成成功率行业领先。

高难度基准测试‌

普特南数学竞赛测试中解决 ‌49 道题目‌，超越 Kimina-Prover 的 10 题记录，对比未优化的通用模型（如 DeepSeek-R1 仅完成 1 题）优势突出。针对形式化定理证明场景，推理效率较传统手工验证提升 ‌50-70 倍‌。二、技术创新与架构优势‌

混合推理架构‌

非形式化推理与形式化证明融合‌：通过递归定理生成流程，将自然语言的启发式思维链（CoT）与严格的形式化证明步骤结合，缩小两种思维模式的差距。MoE 动态激活机制‌：671B 参数模型每次推理仅激活约 37B 参数，兼顾大规模模型容量与高效计算。

上下文处理能力‌

支持 ‌128,000 token 超长上下文窗口‌，可处理复杂数学证明中的长逻辑链和多步骤推理。7B 与 671B 模型的差异化分工：7B 模型优先处理有限基数、组合数学等特定领域问题，671B 主导高阶抽象定理证明。三、训练与优化方法‌

递归数据生成机制‌

利用 DeepSeek-V3 将复杂问题递归分解为子目标，生成冷启动训练数据，并整合自然语言推理轨迹与形式化证明步骤。通过强化学习（RL）策略优化模型，将二进制正确性反馈作为主要奖励信号，提升形式化证明准确性。

协同优化现象‌

7B 模型在普特南测试中成功解决 13 个 671B 模型未攻克的难题，例如涉及有限基数的问题中高频使用 Cardinal.toNat 方法，体现了异构模型的互补性。双模型通过 GRPO 强化学习共享成功证明路径，动态优化全局推理效率。四、应用验证实例‌大规模数学论文形式化‌：在 300 页非形式化数学论文验证任务中，72 小时内完成全篇定理的 Lean 4 代码生成与验证，单个定理平均只需 ‌1.2 次迭代修正‌。跨领域知识迁移‌：基于代数引理库中的群论知识，成功验证高维流形分类定理的 27 个子目标，展示出强大的知识迁移能力。

DeepSeek-Prover-V2 的突破性表现标志着 AI 在形式化数学推理领域迈入新阶段，其混合推理模式为严格数学证明自动化提供了高效可行的技术路径。

四、技术支持

1个API Key调用全球主流模型（GPT/Claude/Gemini/Llama等）

统一接入标准，无需为不同平台重复开发接口

智能路由系统自动选择最优服务节点

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