主要观点总结
DeepSeek在五一假期前发布了最新版的DeepSeek-Prover-V2模型，包括两个版本：DeepSeek-Prover-V2-7B和DeepSeek-Prover-V2-671B。该模型采用递归和强化学习的组合训练方式，并特别引入了两种解题风格：快速模式和逻辑模式。模型在推理能力上有了显著的提升，并通过蒸馏技术将能力迁移到较小的7B模型中。此外，DeepSeek还推出了全新的数学形式化数据集ProverBench，涵盖多个数学领域的知识点。最终性能评估显示，DeepSeek-Prover-V2-671B在MiniF2F测试中实现了88.9%的通过率，并解决了一系列难题。该模型的使用将遵循公开许可证，目前可通过Hugging Face平台免费下载，并支持Transformers接口部署。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek发布DeepSeek-Prover-V2模型
包含两个版本：DeepSeek-Prover-V2-7B和DeepSeek-Prover-V2-671B，支持不同的输入长度和推理能力。
关键观点2: 模型采用递归和强化学习的组合训练方式
提高了模型的推理能力和自主学习能力。
关键观点3: 模型引入两种解题风格：快速模式和逻辑模式
满足不同的需求，提供灵活的选择。
关键观点4: 模型蒸馏技术的应用
将大模型的能力迁移到较小的7B模型中，提高模型的实用性。
关键观点5: 推出全新的数学形式化数据集ProverBench
涵盖多个数学领域的知识点，用于评估模型的推理能力。
关键观点6: 模型在评估中表现出色
DeepSeek-Prover-V2-671B在MiniF2F测试中实现了88.9%的通过率，并解决了一系列难题。
关键观点7: 模型的开放使用和免费下载
遵循公开许可证，可通过Hugging Face平台免费下载，并支持Transformers接口部署。
正文
待快速模式趋于稳定后，研究人员进入第二阶段，
开始
训练更复杂的逻辑推理能力。
他们将 DeepSeek-V3 的数学知识迁移到新模型中，并结合形式化数据，引入「冷启动」机制，构建起更复杂的推理路径。
为了进一步提升推理能力，研究人员引入了 GRPO 的强化学习算法，
不同于传统的 PPO，它直接在多个候选答案中比较优劣，引导模型自主学会选择最优解。
具体做法是：每次输入一个定理，系统会生成 32 个不同的证明方案，然后只保留被 Lean 验证系统判定为「正确」的答案（奖励 1 分，否则 0 分），这样模型就能在高质量反馈中不断进化。
在开发出性能强大的 671B 模型后，DeepSeek 研究团队又尝试把这些能力「蒸馏」到更小的 7B 模型中，而整个过程就像是师傅教徒弟:
先用大模型生成解题过程，再教会小模型理解并复现；同时将小模型输入长度扩展至与大模型一致，并经历相同的强化训练。
这样，即便在资源有限的设备上，用户也能使用小体积模型获得接近大模型的数学推理能力，并根据需求选择快速或详细解题风格。
整个体系中，DeepSeek-V3 负责
拆解复杂定理，
生成自然语言的推理草图，同步转译为 Lean 语言表示的一系列子目标
，并生成「思路链」作为中间引导。
7B 模型再一步步完成子证明，最终拼接成完整推理。这种「模糊思考 + 精确证明」的训练机制，有效提升了小模型的数学理解深度。
