DeepSeek刚刚在 Hugging Face 上扔下的王炸——DeepSeek Math V2，一个真正能解 IMO 2025 级别难题的开源推理模型！
Apache 2.0 协议开源，你可以跑在自己的显卡上、做研究、微调、蒸馏、甚至魔改成你自己的数学超脑！这一切不是梦 要知道，在这之前，这类“真实数学推理”能力几乎被 OpenAI、Anthropic 等封闭大厂死死攥在手里，连个影子都不让你看见。
而 DeepSeek 不一样，他们就像 AI 世界的普罗米修斯，每次看到社区在某个技术关口卡壳，就默默从深海浮上来，丢下一颗火种，然后又潜回海底继续研发。等你回过神，整个开源社区已经人手一个“思考模型”了！
从 MoE 到 Prover 再到 Math V2：DeepSeek 的“破壁”三部曲
DeepSeek 的崛起绝非偶然。早在 DS-MoE（深求混合专家模型）之前，只有那些拥有万卡集群的“前沿大厂”才敢玩高效推理——因为普通开发者根本没法在消费级硬件上跑动大模型。而 DeepSeek 首次把 MoE 架构做到极致优化，让 70B 参数的模型在 24G 显存的消费卡上也能流畅推理。
接着是 DS-Math/Prover，这是第一个真正意义上能解大学数学竞赛题的开源模型，不是靠模板匹配，而是像人类一样分步推理、写出严谨证明。
再后来是 DS-Prover V2，直接把能力拉到普特南数学竞赛（Putnam）级别——那可是全球最难的本科生数学竞赛之一。
而今天发布的 DS-Math V2，则彻底打破了“只有闭源大厂才能做 IMO 金牌级数学”的神话。
换句话说：DeepSeek 每一次出手，都在把曾经被巨头垄断的“AI 高地”变成人人可攀的开放山峰。
为什么 Math V2 这次真的不一样？因为它能“想”！
市面上大多数“数学 AI”其实只是高级的查表工具——把题目关键词匹配到训练数据中的相似题，然后输出答案。但真正的数学，需要逻辑链、反例构造、引理调用、甚至灵感闪现。
DeepSeek Math V2 采用了一种被称为“分步引导推理”（Step-by-Step Guided Reasoning）的训练范式，让模型学会像人类数学家一样拆解问题。比如一道 IMO 几何题，它不仅能画出辅助线，还能解释为什么这根线能打通思路；面对组合题，它会尝试构造极端情形、使用数学归纳法，甚至引用尚未被题目明说的对称性。
分步引导推理是由三个角色扮演：「提出者-验证者-报告者」，让AI学会分工协作：给大模型分配三个明确的角色，让它自己跟自己“演一出戏”。
提出者，就像是一个充满创意但有点马虎的“点子王”，它的任务是根据当前已有的所有信息（即已验证的命题），大胆地提出一个可能的下一步推理。
验证者，则是一个一丝不苟、逻辑严谨的“质检员”，它的唯一使命就是审视提出者的建议是否正确、有效。只有通过了验证者的“法眼”，这个新的推理步骤才会被正式采纳，加入到一个不断增长的“知识图谱”中。这个知识图谱并不是普通的列表，而是一个有向无环图（DAG），它能清晰地记录下每个结论是如何由前面的结论一步步推导而来的。
最后，报告者就像是一个沉着冷静的“总结官”，它时刻监控着这个DAG的状态，一旦发现已经有了足够的信息来回答原始问题，就会立刻站出来，整合所有已验证的步骤，给出一个完整、自信、有理有据的最终答案。
这种分工协作的模式，从根本上解决了传统方法中“生成”与“验证”混为一谈的弊端，让AI的思考过程变得空前清晰和可靠。
将分布推理框架与一个Python代码环境进行深度集成：在这个模式下，验证者（Verifier）不再是一个语言模型，而是一个真正的、可靠的逻辑解释器！提出者（Proposer）依然负责生成数学公式或解题思路，但每一步涉及计算或符号操作的步骤，都会被发送给真正的数学或代码等逻辑解释器去执行和验证。只有代码运行无误、结果正确，这个步骤才会被写入DAG。
这种“语言模型+符号计算”的混合架构，完美结合了LLM的语义理解和逻辑解释器的精确计算能力，能够实现任何问题的解题，堪称刷题终极套路！
开源不是口号，是 DeepSeek 的信仰
别忘了，DeepSeek 背后的灵魂人物是文峰（Wenfeng）。他不是硅谷出身，也不是千亿美金公司的CTO，而是一位真正相信“知识应属于全人类”的技术理想主义者。从 DeepSeekCoder 到 DeepSeek-VL（多模态），再到如今的 Math V2，他的团队始终坚持 Apache 2.0 或 MIT 这类最宽松的开源协议——这意味着你可以商用、修改、再分发，连署名要求都极低。
在闭源大模型纷纷“开倒车”、API 价格飞涨、输出结果被水印追踪的今天，DeepSeek 的存在就像一股清流。他们不靠融资讲故事，也不搞发布会炒作，而是用一行行代码、一个个 Hugging Face 仓库，默默推动着 AI 能力的民主化。正如一位开发者所说：“当所有人都在筑墙，DeepSeek 在铺路。”
你能拿 Math V2 做什么？从科研到创业，想象力是唯一边界
想象一下：你是一个数学系研究生，正在研究某个图论猜想，过去你需要自己查文献、试构造、跑仿真；现在你可以用 Math V2 本地运行，让它帮你生成可能的反例或证明路径。
你是一个K12教育创业者，想开发“AI奥数陪练”，过去你得花大价钱租用闭源API，现在只需下载 DeepSeek Math V2，微调几轮，就能拥有自己的金牌教练。
你甚至可以把它嵌入到“读心红包”这类情感表达产品中，让AI不仅读懂情绪，还能用数学之美传递祝福——比如根据收件人生日生成一道专属数论谜题！更
酷的是，由于是 Apache 2.0 协议，你完全可以把它集成进你的商业产品，无需担心法律风险。
这种“免费、强大、可私有化部署”的组合，正是当前 AI 创业最渴求的“知识乐高”模块。
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极客一语道破
deepseek在两周内将发布 V3.2-1210 版本，可谓一举两得，将所有训练后的进展浓缩到一个基于 DSA 的单一模型中。
然后在年底，展示他们在另一侧的发现：他们在早期的一篇论文中提到，他们计划“超越现在的transformer”。
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