霸榜第一！DeepSeekMath-V2 首创自验证数学推理训练详解！

DeepSeekMath-V2横空出世：吊打Google Gemini，首创“自验证数学推理”全深度解析

大模型Scaling Law可能已失效，算法创新才是破局关键。本文深度拆解DeepSeekMath-V2背后的核心技术——自验证数学推理训练，看它如何以1/1000的算力通过“左右互搏”实现数学能力的指数级进化。

🚀 引言：OpenAI前首席科学家的预言

2025年11月25日，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever在采访中抛出一个震动业界的观点：大模型Scaling Law可能已失效。他断言，即使将参数、数据、算力再放大100倍，也难以触及更高层次的智能天花板。未来的关键，在于算法层面的深度创新。

仅仅3天后，DeepSeekMath-V2横空出世，仿佛是为了狠狠印证Ilya的预言。这款模型不仅没有堆砌算力，反而以不到谷歌1/1000的资源，凭借独创的 “自验证数学推理训练法”（Self-Verifiable Mathematical Reasoning） ，在数学领域正面击败了谷歌最强模型 Gemini Deep Think。

一个人分饰三角：既是运动员，又是裁判，还是裁判的监督员。这种看似“天方夜谭”的左右互搏，正是DeepSeekMath-V2突破极限的秘诀。

📊 战绩：碾压级表现

DeepSeekMath-V2的进化速度令人咋舌，其数学能力曲线一路飞升：

• CNML（中国高中数学联赛）：在极高难度的赛题上，得分碾压GPT-5的Thinking-High模式。
  
• Putnam 2024（北美普特南数学竞赛）：解决了12个问题中的11个，取得近乎完美的分数，超越所有人类参赛者。
  
• IMO-ProofBench：在Google DeepMind提出的基准测试中，斩获金牌级成绩，Basic数据集接近满分，大幅领先尚处于安全测试阶段的Gemini Deep Think。
  

更重要的是，DeepSeek选择了全面开源！

目前，模型论文、Benchmark结果已在GitHub开源

模型权重也已上传至HuggingFace，开发者可直接下载部署

论文的精校翻译版，和更多DeepSeek本地部署与Agent开发教程，都已经上线至赋范大模型技术社区，加入赋范空间 即可免费领取。

Math模型往往是下一代通用模型的序章（如R1背后的GRPO算法最初便源于DeepSeekMath）。

而现在DeepSeekMath-V2模型提出的自验证训练方法已经表现出惊人的成绩，相信很快DeepSeek-V4模型就会发布，并且采用这一革命性的训练范式。

深入解读 DeepSeekMath-V2 训练推理方法

接下来为大家详细介绍DeepSeekMath-V2模型的训练流程，以及详解论文中提出的极具里程碑意义的算法：自验证数学推理训练法。

🧠 核心痛点：答案对了，过程对吗？

阻碍大模型智力突破的核心因素在于：训练目标过于强调最终答案的正确性，而忽视了推理过程的严谨性。

在AIME等竞赛中，模型可能“蒙”对答案，但在需要严密逻辑的数学证明题面前往往一塌糊涂。输出正确答案 ≠ 推导过程正确。

要解决这个问题，必须引入数学证明题训练。但证明题无法像选择题那样简单判断对错，如何自动化评估证明过程的好坏？人工评判显然不现实。

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🛠️ 解决方案：三位一体的“左右互搏”系统

DeepSeek设计了一个包含三个角色的闭环系统：

1. Generator (生成器)：学生，负责解题。
2. Verifier (验证器)：老师，负责批改，评估解题过程。
3. Meta-Verifier (元验证器)：教导主任，负责监督老师的评分是否合理。

需要注意的是，这里的生成器、验证器和元验证器三个模型最开始都是DeepSeek-V3.2模型的一个微调版本。

而在这个三个模型的协同系统中，其实最重要的是验证器
通过GRPO算法（一种强化学习训练方法），让验证器学会对不同的数学证明过程进行打分，并且和R1模型的训练过程类似，在验证器的训练过程中，会通过设置格式奖励，逼迫其诞生对每个数学证明过程的评价文本（Comment/Analysis），相当于是学会写对解题过程的评语，而这其实就是对解题评分的思考链。

第一阶段：冷启动 (Cold Start) —— 四步走战略

冷启动阶段使用约17,000条包含人类专家评分的数据（0分、0.5分、1分）。

Step 1：练老师 (Verifier Optimization)
使用GRPO算法训练验证器。类似于DeepSeek-R1，通过设置格式奖励，强制验证器生成对解题过程的评价文本（Comment/Analysis）。这就是“评分的思考链”。

模型角色	输入 (Input)	输出 (Output)
验证器	数学题 + 证明过程	评语 + 打分

Step 2：练督导 (Meta-Verifier Training)
为了防止老师（验证器）为了凑分数胡编乱造评语，DeepSeek引入了“套娃”监督。人类专家对验证器的评语进行打分，以此训练元验证器。

模型角色	输入 (Input)	输出 (Output)
元验证器	数学题 + 证明过程 + 验证器评语	对评语的评语 + 评语质量打分

注：DeepSeek认为不需要无限套娃，因为元验证器的任务较轻（仅核查评语），一轮训练即可达到高准确率。

Step 3：督导调教老师 (Enhanced Verifier)
使用训练好的元验证器作为奖励模型（Reward Model），重新训练验证器。现在，我们得到了一个既能准确打分，又能写出靠谱评语的增强版验证器。

Step 4：老师教学生 (Generator Optimization)
最后，用增强版验证器作为裁判，通过GRPO训练生成器。强制要求生成器输出**“证明过程 + 自我分析”**。

🔄 关键算法：RFT (Rejection Fine-Tuning) 与闭环迭代

冷启动结束后，如何将这三个模型的经验合而为一？答案是 RFT（拒绝采样微调）。

1. 自动化标注 (Automated Labeling)

系统让生成器解题，验证器进行N次评分，元验证器进行M次仲裁。

• 拒绝采样数据 (1分)：高质量数据，老师挑不出毛病。
• 采样数据 (0/0.5分)：存在缺陷的数据。

2. 模型融合 (Model Consolidation)

通过RFT，将高质量的“1分数据”喂给模型。这些数据包含三类：

1. 验证器产生的正确评判。
2. 生成器产生的正确自我分析。
3. 元验证器产生的正确监督信号。

结果：经过RFT的模型同时具备了答题、改题、督导三种能力，成为下一轮迭代的“全能基座”。

为什么要先分后合？

• 分（RL阶段）：术业有专攻。先让验证器（老师）进化出毒辣的眼光，才能给生成器（学生）提供精准的奖励信号。
• 合（RFT阶段）：将RL探索出的短暂“灵感”固化为长久的“本能”，避免模型割裂，让下一轮迭代站在巨人的肩膀上。

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♾️ 终极形态：全自动自我进化

完成冷启动后，系统不再需要人类专家。
新数据 -> 自动化标注 -> 练老师 -> 练学生 -> RFT三合一 -> 下一轮循环。

这就是自验证数学推理训练法的精髓：一个无需人工干预、自我造血、自我进化的永动引擎。

这种方法虽然依赖海量的模型调用（生成、验证、仲裁），但配合DeepSeek V3.2的稀疏注意力机制（DSA），调用成本大幅降低了30%-70%。这无疑是DeepSeek在算法与工程优化上的一盘大棋！

延伸阅读：DeepSeek V3.2 DSA机制解读

视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1b8nzzZE7L/

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