主要观点总结
DeepSeek在Hugging Face上开源了新模型DeepSeek-Prover-V2-671B。该模型具有671B的参数量，基于DeepSeek-V3架构，使用MoE中间层，包含2048层，每层都有MoE特性，由1个共享专家和256个路由专家组成。每个token激活的专家数量为8个。它可以处理长达163,840的上下文长度，并采用更高效的safetensors文件格式进行训练和部署。该模型支持多种计算精度，资源消耗更少。作为去年发布的DeepSeek-Prover-V1.5的升级版，它在数学难题解决和复杂计算方面的表现值得期待。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek在Hugging Face上开源新模型DeepSeek-Prover-V2-671B。
这是关于模型的基本信息，包括其开源平台和名称。
关键观点2: 模型参数和技术特点。
该模型具有671B的参数量，基于DeepSeek-V3架构，使用MoE中间层，大小为2048，具有MoE层的特性，包括一个共享专家和256个路由专家。每个token激活的专家数量为8个。
关键观点3: 模型的效率和功能。
模型最大能处理长度为163,840的上下文，采用高效的safetensors文件格式进行训练和部署，支持多种计算精度，资源消耗更少。它可能具备优秀的数学难题解决和复杂计算能力。
关键观点4: 与前代模型的比较。
DeepSeek-Prover-V2-671B是去年发布的DeepSeek-Prover-V1.5的升级版。虽然只有7B参数，但DeepSeek-Prover-V1.5在高中数学测试（miniF2F）中已经表现出色。
文章预览
放假前一天，DeepSeek出手了！ 就在刚刚，DeepSeek在Hugging Face上开源了一个新模型，DeepSeek-Prover-V2-671B。 模型链接：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B config.json文件显示，模型参数量671B，基础架构是DeepSeek-V3，MoE中间层大小是2048，每层都是MoE层。 每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家，每个token会激活8个专家。 模型最大能处理长度为163,840的上下文。 DeepSeek-Prover-V2-671B还用上了更高效的safetensors文件格式，支持多种计算精度，模型训练和部署时更快，更省资源。 从命名来看，这款模型很可能是去年发布的DeepSeek-Prover-V1.5的升级版。 虽然只有7B参数，DeepSeek-Prover-V1.5在高中数学测试（miniF2F）里成功率达到了63.5%，大学级别测试（ProofNet）中也有25.3%的成功率。 这次的DeepSeek-Prover-V2-671B，在解决数学难题、复杂计算方面的表现令人期待。 目前
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