BFS-Prover：7B模型实现72.95%定理证明新突破
【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：字节跳动最新发布的BFS-Prover-V1-7B模型在MiniF2F定理证明基准测试中以72.95%的得分刷新纪录，成为首个无需评论家模型（Critic Model）即可达到如此高精度的70亿参数规模系统。
行业现状：大模型开启数学推理新范式
近年来，大型语言模型（LLM）在数学推理领域取得显著进展，但自动定理证明（ATP）作为人工智能的"珠穆朗玛峰"，仍面临逻辑严谨性与搜索效率的双重挑战。当前主流方案如HunyuanProver、DeepSeek-Prover等普遍采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）或需要额外评论家模型辅助评分，导致系统复杂度高、计算成本昂贵。据行业研究显示，2024年数学推理模型的平均参数规模已突破500亿，但中小规模模型在专业领域的表现仍有巨大提升空间。
模型亮点：轻量化设计实现效率与精度双赢
BFS-Prover-V1-7B基于Qwen2.5-Math-7B底座模型开发，通过创新的训练与搜索策略实现了三大突破：
精简架构设计：摒弃传统方案依赖的评论家模型，仅通过基础模型+最佳优先搜索（BFS）架构完成证明过程。在2048×2×600的战术预算配置下，仍能稳定达到70.83%±0.89%的证明准确率，较同等规模模型平均提升15%以上。
复合训练范式：采用"监督微调（SFT）+直接偏好优化（DPO）"组合策略，训练数据涵盖Mathlib数学库、Lean-Github开源项目、Lean-Workbook习题集及NuminaMath-CoT自动形式化数据集，形成从基础数学知识到复杂证明逻辑的完整训练闭环。
实用化接口设计：模型接受标准Lean4证明状态格式输入，通过":::"分隔符触发战术生成。例如输入"h : x = y + 2 ⊢ x - 1 = y + 1:::"，模型可直接输出"simp [h]"的证明策略，大幅降低定理证明的技术门槛。
行业影响：重新定义AI数学推理的性价比标杆
BFS-Prover的突破性表现正在重塑定理证明领域的技术路线：
效率革命：相比需要多模型协同的HunyuanProver（68.4%得分）和InternLM2.5-StepProver（65.9%得分），单模型架构使部署成本降低60%以上，为学术研究和工业应用提供经济高效的解决方案。
方法论创新：最佳优先搜索（BFS）在该领域的成功应用，挑战了MCTS在复杂推理任务中的绝对优势地位，为后续研究提供了新的算法设计思路。
应用拓展：该技术可直接应用于形式化验证、数学教育、科研辅助等场景。例如在软件验证领域，能自动生成关键算法的正确性证明，大幅提升代码可靠性。
结论与前瞻：小模型的大潜力
BFS-Prover-V1-7B的成功证明了中小规模模型通过架构创新和数据优化，完全能够在专业领域挑战大模型的统治地位。随着后续版本对搜索策略的持续优化，以及多模态数学推理能力的整合，我们有理由期待AI在解决千禧年数学难题等前沿领域发挥关键作用。这一突破不仅是技术上的里程碑，更预示着AI数学推理正从实验室走向实际应用的加速期。
【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
