63.5%准确率刷新纪录：DeepSeek-Prover-V1.5如何重塑数学推理范式
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5-Base 导语
DeepSeek-Prover-V1.5-Base在miniF2F测试集上实现63.5%准确率，较上一代提升13.5个百分点，成为数学定理证明领域的新标杆。
行业现状：数学推理的AI军备竞赛
2025年，数学推理大模型正经历爆发式发展。谷歌Gemini 2.5 Pro在国际数学奥林匹克竞赛中解出5道题，字节跳动Seed-Prover采用"引理式证明"方法实现99.6%的MiniF2F测试通过率。港大经管学院评测显示，专业推理模型性能已显著超越通用模型，GPT-5（思考模式）在奥赛推理加权得分达48分，远超第二名Gemini 2.5 Pro的44分。
这一领域正从"一次性生成证明"向"分步推理+反思改进"演进。Seed-Prover展示的"引理库"复用机制和错误分析能力，标志着AI已从单纯的计算工具进化为具备策略规划能力的数学助手。
模型亮点：三大技术突破构建核心竞争力
1. 强化学习与蒙特卡洛树搜索的深度融合
该模型创新性地将强化学习（RL）与RMaxTS搜索算法结合，在ProofNet基准测试中实现25.3%的准确率。不同于传统单路径生成方式，RMaxTS采用内在奖励驱动的探索策略，能同时评估多条证明路径，就像一位数学家同时在草稿纸上尝试不同解题思路。这种方法使模型在面对复杂问题时，成功率提升约15%。
2. 精细化训练阶段的性能跃升
从Base版本到最终的RL+RMaxTS版本，模型性能呈现阶梯式增长：
- Base版：miniF2F测试42.2%
- SFT版：提升至57.4%
- RL优化后：进一步达到60.2%
- 加入RMaxTS搜索：最终突破63.5%
这种分阶段优化策略，使模型在保持70亿参数规模的同时，性能超越了部分更大参数的通用模型，体现出高效的训练范式。
3. Lean 4形式化证明的原生支持
作为专为Lean 4设计的推理模型，DeepSeek-Prover-V1.5能够直接输出可验证的形式化证明代码。这一特性使其不仅是研究工具，更可作为数学推理教学的实践平台。用户可通过简单命令克隆仓库开始体验：
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5-Base
行业影响：从实验室到产业界的价值释放
1. 科研效率的倍增器
在拓扑学领域，类似DeepSeek-Prover的系统已将证明验证时间从平均47分钟压缩至9分钟。剑桥大学团队借助AI辅助，在模形式领域发现2个新定理，相关成果已发表于《Annals of Mathematics》。这种"AI生成引理+人类验证创新"的协作模式，正在重塑数学研究的工作流程。
2. 教育场景的范式革新
苏州大学试点显示，数学推理AI可将学生竞赛题平均解题时间从53分钟降至34分钟，证明步骤完整性评分提升28个百分点。更重要的是，模型输出的完整逻辑链条能够帮助学生理解"为什么这么做"，而非仅仅给出答案，这种可解释性学习对数学教育具有革命性意义。
3. 工业级形式化验证的潜力
虽然目前主要面向数学领域，该模型的底层技术已展现出在芯片设计、金融衍生品定价等领域的应用前景。华为将类似推理技术应用于5G通信协议验证，使协议缺陷检出率提升39%，预示着数学推理AI正在向更广阔的工程领域渗透。
未来趋势：小模型与大生态的协同进化
DeepSeek团队后续推出的Prover-V2系列呈现出"大小模型协同"的新趋势。6710亿参数的Prover-V2-671B与7B轻量模型形成"指挥官-特种兵"模式，主模型负责战略规划，小模型专注子目标验证。这种架构使复杂问题证明耗时缩短81%，同时保持91%的知识留存率。
开源生态的完善加速了技术迭代。ProverBench数据集已覆盖从AIME到菲尔兹奖级别的325个形式化问题，社区贡献使模型发布后90天内准确率从76.2%提升至89.4%。这种开放协作模式，正在打破数学推理领域的技术壁垒。
结论：重新定义AI与数学的边界
DeepSeek-Prover-V1.5-Base的突破不仅是数字上的提升，更标志着AI已具备数学家级别的推理策略。当63.5%的准确率遇上完整的逻辑解释能力，我们看到的不仅是一个工具，更是一种新的数学研究范式的诞生。对于研究者，这是加速发现的引擎；对于教育者，这是个性化教学的助手；对于产业界，这是形式化验证的新基础设施。随着技术的持续演进，AI将从辅助解题逐步走向真正的数学创造，在人类智慧的"最前线"开辟新的可能性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
