DeepSeekMath-V2是DeepSeek公司於2025年11月27日推出的數學推理模型。該模型基於V3.2實驗基礎模型構建，採用自我驗證訓練框架進行最佳化，在IMO 2025、CMO 2024數學競賽中達到金牌水平，並在Putnam 2024測試中獲得118分成績。
其以開源形式發布，可供免費使用，並具備跨模態整合的潛力。
基本介紹
- 外文名：DeepSeekMath-V2
- 所屬企業：DeepSeek
簡介,發展歷史,
簡介
DeepSeekMath-V2是DeepSeek推出的數學推理模型，採用可自我驗證的訓練框架。該模型基於DeepSeek-V3.2-Exp-Base構建，通過由大語言模型驅動的驗證器實現自動評估證明正確性，並利用高難度題目持續疊代最佳化推理穩定性。在IMO 2025和CMO 2024中均達到金牌水平，Putnam 2024獲118/120分，在標準化評測中，Basic級別測試獲得99分，Advanced級別取得65.7分。團隊表示，該成果驗證了自驗證推理路徑的可行性，為構建可靠數學智慧型系統提供新方向。模型代碼與權重已開源，發布於Hugging Face及GitHub平台。
發展歷史
2025年11月27日，DeepSeek推出基於V3.2實驗基礎模型構建的DeepSeekMath-V2模型，該模型採用具備自我驗證能力的訓練框架，通過大語言模型驅動的驗證機制自動評估數學證明的正確性。
在IMO 2025和CMO 2024數學競賽中達到金牌水準，Putnam 2024測試取得118分（滿分120），Basic級別標準化測試獲得99分。
模型的完整代碼與預訓練權重已發布於主流開源平台，支持自由下載與研究使用。研發團隊指出當前工作仍有改進空間，但自我驗證機制的數學推理路徑具備可行性。
