AI數學競賽表現優異，嚴謹推導數學定理

哈嘍，大家好，小墨這篇科技深度解析，主要來聊聊DeepSeek發布的Math-V2模型如何打破 AI 數學推理的 “做題家” 困境。

11月27日，深度求索（DeepSeek）在 Hugging Face 開源社區發布數學模型 DeepSeek Math-V2，不僅在IMO、CMO 等頂級數學競賽中斬獲金牌，更以自驗證技術突破了 AI“重答案、輕過程” 的頑疾。

這場來自中國的 AI 技術突破，讓全球 AI 圈重新審視開源模型的潛力。

讓 AI 從 “猜答案” 到 “推邏輯”

長期以來，大模型在數學領域始終被詬病為 “做題家”，能給出正確答案卻無法保證推理過程的嚴謹性。

這一痛點的根源在于傳統模型采用 “結果導向” 的驗證方式，如同學生考試只寫答案不寫步驟，即便答案正確，也未必真正掌握解題邏輯。

DeepSeek Math-V2 的核心突破，正是采用了 “自驗證數學推理” 技術。

據DeepSeek發布的論文顯示，該模型通過 “驗證器 + 生成器” 的雙輪訓練機制，讓生成器在輸出證明過程時，能主動識別自身邏輯漏洞并修正，而驗證器則會對每一步推導打分，甚至自動標記難以驗證的證明環節，形成新的訓練數據反哺模型。

這種 “過程導向” 的驗證方式，徹底改變了此前 AI 依賴概率猜測答案的模式。

正如跨學科團隊 Binary Verse AI 的研究員阿茲馬特所言：“此前的大模型像猜對答案的學生，而 Math-V2 是真正推導出答案的那一個。”

值得注意的是，自驗證技術并非孤立創新。

此前 Meta 提出的 StepWiser 模型也曾嘗試讓 AI “反思” 推理過程，但 DeepSeek 進一步將其與數學定理證明結合，通過擴展驗證計算能力，讓模型具備了自主優化推理鏈的能力。

這一技術路徑也被行業認為是解決 AI “推理幻覺” 的關鍵方向。

競賽成績亮眼

Math-V2 的實力，在頂級數學競賽中得到了直接驗證。

該模型不僅在2025年IMO、2024 年 CMO 中取得金牌級成績，還在2024年北美大學生數學競賽 Putnam 中拿到 118/120 的接近滿分成績，這一表現遠超同類模型。

在專業評測集IMO-Proof Bench 中，Math-V2 的表現更是堪稱驚艷，基準測試得分99%，大幅領先谷歌 Gemini DeepThink（89%）和 GPT-5（59%）。

即便在更復雜的進階測試中，其61.9% 的得分也僅略低于 Gemini DeepThink 的 65.7%。

更重要的是，與 OpenAI、谷歌的閉源模型不同，Math-V2 是首個實現 IMO 金牌級表現的開源模型，這意味著全球開發者都能基于該模型進行二次開發。

這一突破的意義不言而喻，此前AI 數學模型的核心技術始終掌握在谷歌、OpenAI 等巨頭手中，而 DeepSeek 的開源策略，讓中小企業和科研機構也能接觸到頂尖的數學推理模型。

正如社交平臺上的評論所言：“擁有一位全天候免費的數學天才，其潛力不可估量。”

開源生態沖擊

Math-V2 的發布，再次凸顯了DeepSeek 在開源 AI 領域的戰略布局。

作為2023年成立的AGI研發商，DeepSeek始終堅持模型全開源策略，其旗下的通用大模型、代碼模型、多模態模型等均已對外開放。

此次Math-V2 的發布，更是將其技術優勢延伸至數學推理這一高難度領域。

事實上DeepSeek 的崛起早已引發行業關注。今年10月其發布的 DeepSeek-OCR 模型因突破視覺 - 文本壓縮邊界，獲得 OpenAI 聯合創始人安德烈?卡帕斯的盛贊。

而此次Math-V2 的發布，更是讓外界看到中國 AI 企業在基礎研究領域的實力。

與閉源模型相比，DeepSeek 的開源產品不僅訓練成本更低，還能吸引全球開發者參與優化，形成 “技術開源 - 社區迭代 - 產業應用” 的正向循環。

這種開源模式也給行業帶來了鯰魚效應。谷歌、OpenAI 的閉源模型長期主導 AI 高端市場，而 DeepSeek 的出現，迫使巨頭重新審視開源策略。

有行業分析指出Math-V2的發布可能推動更多企業開放核心技術，加速 AI 數學推理的產業化應用，比如自動化編程語言驗證、科研領域的定理證明等。