Узкоспециализированная модель для формальных доказательств и автоматизации математических исследований
Технические характеристики и архитектура
- Масштабная архитектура на базе DeepSeek V3
Prover-V2 содержит 671 млрд параметров, что в 96 раз больше, чем у предыдущей версии Prover-V1.5 (7 млрд). Модель использует архитектуру «смеси экспертов» (MoE), что снижает затраты на обучение и повышает эффективность обработки задач. - Интеграция с Lean 4
Модель специализируется на формальном доказательстве теорем с помощью языка программирования Lean 4, обеспечивая 100% логическую точность. Это позволяет автоматизировать проверку доказательств, находить ошибки в рассуждениях и генерировать пошаговые решения для задач от школьного уровня до олимпиадных.
Функциональные возможности
- Применение в науке и образовании
- Решение конкурсных задач: Prover-V2 успешно решает проблемы из AIME (American Invitational Mathematics Examination) и PutnamBench, демонстрируя точность 88.9% на тесте MiniF2F.
- Поддержка исследований: Помогает математикам исследовать новые теоремы, автоматизируя поиск доказательств и проверку гипотез.
- Обучение: Генерирует объяснения для студентов, связывая неформальные рассуждения с формальным кодом Lean 4.
- Синтетические данные и обучение
Для тренировки модели использовались 8 млн синтетических примеров, созданных через рекурсивный поиск доказательств. Это позволило объединить неформальные рассуждения (через DeepSeek-V3) с формальной верификацией, что значительно улучшило качество генерации.
Сравнение с предыдущими версиями и аналогами
| Параметр | Prover-V1.5 | Prover-V2 | GPT-4 (OpenAI) |
|---|---|---|---|
| Параметры | 7B | 671B | ~1.7T |
| Специализация | Математика | Формальные доказательства | Универсальность |
| Энергоэффективность | Низкая | Высокая (MoE) | Средняя |
| Поддержка Lean 4 | Ограничена | Полная | Отсутствует |
Ограничения и перспективы
- Узкая направленность
Prover-V2 не предназначена для генерации текста или диалогов — её фокус исключительно на математике. Это делает её менее универсальной, но более точной в своей нише. - Планы на будущее
- DeepSeek R2: Ожидается выпуск модели с улучшенными возможностями рассуждений, которая может интегрировать Prover-V2 для решения междисциплинарных задач.
- Расширение языков: Добавление поддержки Coq и Isabelle для разнообразия инструментов формальной верификации.
Практическое применение и доступность
- Для разработчиков: Модель доступна на платформе Hugging Face в двух вариантах — 7B и 671B параметров. Интеграция возможна через API и библиотеки Transformers.
- Для бизнеса: DeepSeek предлагает корпоративные тарифы с индивидуальной настройкой под задачи анализа данных и автоматизации.
DeepSeek Prover-V2 устанавливает новый стандарт в автоматизации математических исследований, сочетая масштаб архитектуры с узкой специализацией. Хотя модель не заменит универсальные LLM, её точность в доказательстве теорем открывает возможности для науки, образования и ИИ-разработки. Ожидание R2 оправдано — следующий шаг компании может изменить подход к решению сложных научных задач.
