66%准确率刷新纪录：StepFun-Prover如何让7B模型具备数学专家推理能力-优快云博客

66%准确率刷新纪录：StepFun-Prover如何让7B模型具备数学专家推理能力

阶跃星辰团队开源的StepFun-Prover-Preview-7B模型，在MiniF2F-test数学定理证明基准上实现66.0%的Pass@1准确率，超越参数规模10倍的同类模型，标志着小参数模型通过工具交互与强化学习实现复杂推理的技术突破。

2025年，大语言模型正从通用对话向专业领域深度渗透，其中数学推理被公认为衡量机器智能的"试金石"。根据PPIO发布的《2025上半年国产大模型调用量报告》，数学推理类API调用量同比增长340%，企业对高精度逻辑推理工具的需求激增。

当前形式化定理证明领域存在明显技术瓶颈：传统方法需依赖671B参数级模型才能达到60%左右准确率，且单次证明成本高达数美元。而StepFun-Prover-Preview-7B的出现，将这一门槛降至消费级GPU可部署的8B参数规模，同时将单次推理成本降低80%。

StepFun-Prover系列采用创新的"工具集成强化学习"框架，实现了三大技术突破：

模型通过<sketch>标签包裹Lean4代码片段，与定理证明环境形成闭环交互。当检测到</sketch>终止符时，系统自动执行代码并将反馈结果封装在<REPL>标签中返回，使模型能像人类数学家一样"调试证明过程"。

在MiniF2F-test基准测试中，7B模型实现66.0%的Pass@1准确率，超越DeepSeek-Prover-V2-671B（61.9%）和Kimina-Prover-72B（63.9%）。32B版本更以70.0%准确率刷新行业纪录。

如上图所示，表格清晰展示了不同模型在MiniF2F-test数据集上的Pass@1准确率。StepFun-Prover-Preview-7B以66.0%的成绩超越所有同参数级模型，甚至超过了参数规模10倍的Kimina-Prover-72B，证明了其架构设计的优越性。

模型展现出类似人类的错误修正能力：在处理数论问题时，当Lean4返回"omega tactic does nothing"警告，系统会自动移除冗余战术，优化证明结构。典型修复过程包括：

实验显示，当允许模型生成更长推理轨迹（20480 tokens）时，32B版本准确率从58.3%提升至70.0%，证明工具交互次数与证明成功率正相关。这种特性使其特别适合处理需要多步骤推导的复杂定理。

该流程图展示了StepFun-Prover的核心工作机制：通过反思性分解将复杂问题拆分为子目标，再通过迭代证明修复逐步完善每个子目标的证明过程。这种架构使模型能处理需要多轮交互的复杂数学问题，如IMO竞赛级别的数论题目。

开发者可通过以下命令快速部署模型：

git clone https://gitcode.com/StepFun/StepFun-Prover-Preview-7B
cd StepFun-Prover-Preview-7B
pip install -r requirements.txt

项目提供完整的vLLM推理示例，支持4卡GPU并行部署，单卡显存需求仅16GB。

StepFun团队计划在Q4推出支持多语言证明的Pro版本，新增Isabelle和Coq证明环境支持。随着模型参数扩展至32B，预计在2026年实现IMO竞赛铜牌水平（85%基准准确率）。

行业专家指出，这种"小模型+强工具"的技术路线，可能成为突破通用人工智能的关键路径——正如人类数学家借助纸笔扩展思维边界，AI也需要通过工具交互突破纯文本推理的局限。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考