DeepSeek‑Math‑V2 发布：首个开源模型以 IMO 金牌水准亮相

DeepSeek 今日官宣推出 DeepSeek‑Math‑V2。这一拥有 6850 亿参数的混合专家（MoE）模型，成为全球首个以开源形式达到国际数学奥林匹克（IMO）金牌水准的数学推理大模型。它基于 DeepSeek‑V3.2 实验版架构打造，采用 Apache‑2.0 许可证完整开放权重，在数学推理能力上实现了显著跃升。

最大的突破在于其创新的“生成‑验证”双模型闭环。DeepSeek‑Math‑V2 不再像传统大模型那样只给出单次答案，而是配备专门的验证器（verifier），对生成器产出的每一步证明进行实时逻辑审查。一旦发现漏洞或“侥幸正确”的病态推理，验证器立即回馈，生成器随即自我修正。这个类似人类数学家反复打磨证明的过程，通过强化学习（RL）被系统化地内化到训练中，使模型具备“可自我验证”的能力。

在备受关注的 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）上，DeepSeek‑Math‑V2 解出 6 题中的 5 题，以 83.3% 的正确率获得金牌，折算 210 分（满分 252），位列全球第三，仅次于美国与韩国代表队。在 2024 年中国数学奥林匹克（CMO）中，该模型同样达到金牌线。而在北美最具影响力的本科生赛事——2024 年普特南数学竞赛（Putnam）中，在放宽测试算力设置的前提下，它拿到 118/120 的近乎满分，远超人类历史最高分 90 分。

在由 Google DeepMind 主导的 IMO‑ProofBench 官方推理基准上，DeepSeek‑Math‑V2 在基础难度拿到 99% 的正确率，在高难度部分取得 61.9%，全面超越此前所有公开模型，仅略低于 DeepMind 内部的 Gemini Deep Think 增强版。

与 OpenAI 的 o1 系列、DeepMind 的 AlphaProof 等闭源系统不同，DeepSeek‑Math‑V2 从模型权重到完整训练细节全部开源。研究者与开发者可直接在 Hugging Face 下载，并可在本地或云端自由部署，这意味着全球数学家与计算机科学家可以立即复现、审计并持续改进这一进展。

DeepSeek 表示，训练中大量借鉴了人类数学专家对“病态证明”的标注，随后通过动态分配验证算力（最高并行 64 条推理路径、迭代 16 轮）实现从人工到自动的平滑过渡。该设计不仅显著提升证明质量，也为未来在药物设计、密码学、形式化验证等对可信度要求极高的场景中落地人工智能奠定了基础。

目前，模型已在 Hugging Face 与 GitHub 正式上线，支持 Transformers 一键加载。DeepSeek 同时公开了其在 IMO、CMO、Putnam 等多项赛事上的完整解题过程与预测结果，欢迎全球同行检验。

地址:

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2/blob/main/DeepSeekMath_V2.pdf