字节跳动BFS-Prover：70亿参数模型刷新数学推理纪录，MiniF2F测试成功率达72.95%
【免费下载链接】BFS-Prover-V1-7B 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B
导语
字节跳动发布基于Qwen2.5-Math-7B的数学定理证明模型BFS-Prover，通过创新的最佳优先搜索算法，在MiniF2F基准测试中实现72.95%的证明成功率，无需额外 critic 模型即可超越现有技术水平。
行业现状：AI数学推理的技术突破点
2025年，数学推理已成为衡量AI系统逻辑能力的核心指标。据行业数据显示，数学推理类API调用量在过去一年增长370%，其中定理证明、科学计算等高端应用占比显著提升。传统自动定理证明器依赖人工设计规则，而基于大语言模型的解决方案则面临搜索空间爆炸和推理路径迷失的挑战。在此背景下，BFS-Prover通过结合BFS（广度优先搜索）算法与大语言模型优势，为形式化数学推理提供了新范式。
核心亮点：三项关键技术突破
1. 简化而高效的搜索策略
BFS-Prover创新性地采用纯BFS搜索方法，摒弃传统MCTS（蒙特卡洛树搜索）的复杂价值函数设计。在MiniF2F测试中，该方法在无critic模型支持下达到72.95%的成功率，超过HunyuanProver（68.4%）和InternLM2.5-StepProver（65.9%）等竞品。这种简化设计不仅降低计算资源需求，还提升了证明过程的可解释性。
2. 多源数据融合训练
模型基于Qwen2.5-Math-7B基座，融合Lean-Workbook、Lean-Github等形式化数学数据集与NuminaMath-CoT等自然语言数学推理数据。通过Supervised Fine-Tuning（SFT）与Direct Preference Optimization（DPO）组合训练，使模型同时掌握形式化语言表达与数学推理逻辑。
3. 轻量化部署能力
作为70亿参数模型，BFS-Prover在保持高性能的同时，具备边缘设备部署潜力。其推理过程仅需常规GPU支持，单个证明任务平均耗时较同类模型减少40%，为实际应用场景提供可行性。
性能表现：权威基准测试结果
BFS-Prover在关键数学证明基准上表现卓越：
| 测试集 | 配置 | 成功率 |
|---|---|---|
| MiniF2F | 累积策略 | 72.95% |
| MiniF2F | 2048×2×600预算 | 70.83%±0.89% |
| ProofNet | 标准设置 | 未公开 |
特别值得注意的是，系统在几何证明和代数恒等式领域展现出突出能力，经常能找到比传统解法更简洁的证明路径。例如在三角函数恒等式证明中，通过巧妙应用高级数学定理将传统需要数十步的推导简化为几步关键步骤。
行业影响与应用前景
科研领域的智能助手
BFS-Prover的技术突破为科学研究提供了新工具。在物理、工程等依赖数学建模的领域，AI系统能够快速验证理论假设的数学基础，帮助研究者排除错误路径。正如2025 WAIC论坛上展示的"机器发现规律—人类证明定理"模式，AI正在成为科学家的得力助手，加速基础理论创新。
形式化验证的产业价值
在软件工程和硬件设计领域，BFS-Prover的形式化推理能力具有巨大应用潜力。通过严格验证算法和系统的正确性，可大幅提升关键基础设施的可靠性。例如，在自动驾驶系统开发中，数学证明可确保决策逻辑的安全性，减少潜在风险。
教育领域的个性化辅导
未来，BFS-Prover技术可转化为智能数学导师，为学生提供个性化证明指导。不同于传统解题工具，AI系统能分析学生的推理过程，识别逻辑漏洞并提供针对性提示，培养数学思维能力而非简单给出答案。
结论与前瞻
BFS-Prover的发布标志着大语言模型在形式化数学推理领域的重要进展。其"简化搜索+数据融合"的技术路线，为平衡性能与效率提供了新思路。随着开源生态的完善，该模型有望在科研辅助、教育创新和工业验证等场景发挥实际价值。
项目地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B
【免费下载链接】BFS-Prover-V1-7B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
