主要观点总结
DeepSeek在五一假期前夕发布了DeepSeek-Prover-V2模型，包括两个版本：DeepSeek-Prover-V2-7B和DeepSeek-Prover-V2-671B。该模型采用递归和强化学习的组合训练方式，并引入了两种互补的解题风格：快速模式和逻辑模式。模型在推理能力上有了显著提升，并通过强化训练将大模型的能力蒸馏到小模型中，使得小模型也能获得接近大模型的数学推理能力。此外，DeepSeek还推出了全新的数学形式化数据集ProverBench，以评估模型在不同数学领域的推理能力。DeepSeek-Prover-V2的成功推出标志着语言模型在正式数学推理方面的能力得到了明显提升，并遵循公开许可证使用。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek-Prover-V2模型的发布
DeepSeek发布了两个版本的DeepSeek-Prover-V2模型：DeepSeek-Prover-V2-7B和DeepSeek-Prover-V2-671B。其中，671B模型在推理性能上最强。
关键观点2: 模型的训练方式和特点
DeepSeek-Prover-V2模型采用递归和强化学习的组合训练方式，并引入了快速模式和逻辑模式两种互补的解题风格。模型能够生成精炼的答案或详细的推理过程，适应不同需求。
关键观点3: 模型的推理能力提升
通过强化训练，DeepSeek将大模型的能力蒸馏到小模型中，使小模型也能获得接近大模型的数学推理能力。这种能力蒸馏的过程借鉴了师傅教徒弟的方式，有效提高小模型的数学理解深度。
关键观点4: 全新的数学形式化数据集ProverBench的推出
DeepSeek推出了全新的数学形式化数据集ProverBench，涵盖多个数学领域的问题题目，用于评估模型的推理能力。该数据集包含真实的高中竞赛题目和本科阶段的知识点。
关键观点5: 模型的应用和评估
DeepSeek-Prover-V2系列模型已可通过Hugging Face平台免费下载，并支持Transformers接口部署。通过实际测试，该模型在解决数学问题上的表现令人瞩目，成功解决了多个难题。
文章预览
赶在五一假期前夕，DeepSeek 给我们送出一份惊喜大礼。 延续一贯的开源节奏，DeepSeek 在 Hugging Face 正式发布 DeepSeek-Prover-V2，并同步上线模型卡及示例代码。此次共推出两个版本： DeepSeek-Prover-V2-7B：基于上一代 V1.5 模型，支持最长 32K 上下文输入； DeepSeek-Prover-V2-671B：在 DeepSeek-V3-Base 基础上训练，推理性能最强。 *核心贡献者 †在 DeepSeek-AI 实习期间完成的工作，扫描文末二维码，进社群获取完整报告 据官方论文披露，DeepSeek-Prover-V2 的训练核心是「递归+强化学习」的组合： 即先由 DeepSeek-V3 拆解复杂定理，生成一系列子目标和推理思路；再通过 GRPO 算法，从多种候选方案中自动学习如何选出最优解。 模型特别引入了两种互补的「解题风格」： 快速模式（non-CoT）：专注于速度，像是一位熟练工匠，直接生成精炼的 Lean 代码答案，不展示思考过程，适
………………………………
