編者按：本文來自微信公眾號 “新智元”，作者：新智元，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
沉寂許久的DeepSeek又回來了！今天，DeepSeekMath-V2重磅登場，一舉奪下IMO 2025金牌，實力媲美甚至超越了谷歌的IMO金牌模型，開源AI再次扳回一局。
DeepSeek再次歸來！
剛剛，DeepSeek重磅發(fā)布DeepSeekMath-V2新模型，一舉奪下IMO 2025金牌。
最關(guān)鍵的是，這是首款「開源的IMO金牌模型」。
基于DeepSeek V3.2 Exp Base構(gòu)建
當(dāng)前，已官宣拿下金牌的兩大模型，一款來自谷歌Gemini Deep Think，另一款便來自O(shè)penAI的內(nèi)部模型。
在IMO-ProofBench中，DeepSeekMath-V2展現(xiàn)出強大的定理證明能力：
IMO 2025：破解5題（共6題），達到了金牌水平；
CMO 2024（中國數(shù)學(xué)奧林匹克）：達到金牌水平；
Putnam 2024：得分118接近滿分（120分），超越人類參賽者最高分（90分）。
不僅如此，在ProofBench-Basic上，DeepSeekMath-V2的實力碾壓谷歌金牌模型——Gemini Deep Think；在ProofBench-Advanced上直追谷歌。
論文中，團隊訓(xùn)練了一個基于LLM驗證器（Verifier）作為獎勵函數(shù)，并以此訓(xùn)練模型以自主解決問題。
而且，他們還Scaling了驗證器算力，來標(biāo)注更復(fù)雜的證明，進一步優(yōu)化了驗證器本身。
這種方法非常巧妙，能有效彌合生成與驗證之間的差距。
結(jié)果實證「可驗證的數(shù)學(xué)推理」，是未來一條可行的研究方向。
DeepSeekMath-V2讓「自驗證」成最強武器
DeepSeekMath-V2的論文也于GitHub同步放出了。
DeepSeek最新發(fā)布的DeepSeekMath-V2帶來的核心突破就是：自驗證（Self-Verification）。
這不僅讓它在最難的數(shù)學(xué)競賽中橫掃人類頂尖選手，更重要的是，它揭示了通往更高級AI的一條必經(jīng)之路——學(xué)會自我反思。
為什么只看結(jié)果是不夠的
在過去，訓(xùn)練AI做數(shù)學(xué)題的方法很簡單：給它一道題，如果它算出的答案和標(biāo)準(zhǔn)答案一致，就給它獎勵。
這在簡單的計算題（如AIME競賽）中很有效。
但到了數(shù)學(xué)皇冠上的明珠——國際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）這個級別，這種方法就徹底失效了。
因為IMO的題目往往沒有簡單的數(shù)值答案，而是要求你寫出一段邏輯無懈可擊的證明過程。
以前的AI在這里經(jīng)常是個「大忽悠」，它能胡編亂造一通看起來很專業(yè)的數(shù)學(xué)黑話，最后強行得出一個結(jié)論。雖然它可能蒙對了結(jié)果，但過程全是漏洞。
DeepSeekMath-V2決定從根本上改變規(guī)則，不僅要獎勵正確的答案，更要獎勵嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹缸晕艺也纭惯^程。
秘密武器：左右互搏的三位一體
為了實現(xiàn)這種「自我反思」，DeepSeek設(shè)計了一套精妙的「左右互搏」系統(tǒng)，就像在AI的大腦里住了三個人：
1.「做題家」（Generator，證明生成器）：
負(fù)責(zé)解題和寫證明。
但與以往不同，它被訓(xùn)練成不僅要寫答案，還要寫一段「自我評價」。它必須誠實地說：「這步我有點不確定，可能是錯的?！?/p>
研究團隊巧妙設(shè)計了獎勵，帶來了下列激勵效果：
誠實面對錯誤，比「硬說自己是對的」更有利。
寫出真正正確的證明，并準(zhǔn)確識別其嚴(yán)謹(jǐn)程度，可以獲得最高獎勵。
對生成器來說，最優(yōu)策略是：在最終回答前，發(fā)現(xiàn)并修正盡可能多的問題。
2.「鐵面判官」（Verifier，證明驗證器）：
這是DeepSeek專門訓(xùn)練的一個評分模型。它不看答案對不對，而是專門盯著證明過程挑刺。它會像閱卷老師一樣，給證明打分（0分、0.5分、1分），并指出具體的邏輯漏洞。
1分：證明完整且嚴(yán)謹(jǐn)，所有關(guān)鍵推理步驟都有清晰、充分的論證；
0.5分：整體思路正確，但在細(xì)節(jié)上存在輕微錯誤或略去部分論證；
0分：存在致命邏輯錯誤或關(guān)鍵缺口，導(dǎo)致證明在本質(zhì)上不成立。
3.「判官的審計員」（Meta-Verifier，元驗證器）：
這是最絕的一步。因為「判官」也可能犯錯，或者為了省事偷懶瞎判。
于是DeepSeek又引入了一個「元驗證」機制，專門檢查「判官」是不是在胡亂挑刺。如果「判官」指出了一個不存在的錯誤，它會被「審計員」打手板。
「元驗證器」來檢查驗證器給出的分析，包括：
1. 驗證器指出的問題是否真實存在于原證明中；
2. 這些問題是否足以合理支撐它給出的得分，且符合原有的評分細(xì)則。
用元驗證器來評估驗證器輸出分析的平均質(zhì)量分?jǐn)?shù)，從0.85提升到了0.96，同時保持了原有的打分準(zhǔn)確率。
在這三者的配合下，DeepSeekMath-V2甚至能做到在沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的情況下，自己給自己出題、自己做、自己批改、自己重做。
首先，證明驗證器與證明生成器之間形成了良性的「閉環(huán)」：
驗證器為生成器提供獎勵信號，從而不斷提高生成器的證明能力；
隨著生成器水平提升，它會產(chǎn)生越來越「刁鉆」的新證明，這些證明反過來又會暴露出驗證器尚未覆蓋的薄弱點。
尤其是那些「驗證器第一次嘗試沒能抓出問題」的證明樣本，對進一步訓(xùn)練驗證器來說價值極高。
為了高效獲取新證明的正確性標(biāo)簽，研究團隊設(shè)計了自動化標(biāo)簽生成流程：
在最后兩輪訓(xùn)練迭代中，這條全自動標(biāo)注流水線已經(jīng)完全替代了人工標(biāo)注。后續(xù)的質(zhì)量檢查表明，自動生成的標(biāo)簽與人類專家的判斷高度一致。
巔峰對決：DeepSeek vs Gemini
在這個領(lǐng)域，DeepSeek并不孤單。
谷歌DeepMind的Gemini Deep Think也是剛達到IMO金牌水平的頂尖選手。
兩者的對比非常有意思：
DeepMind像是擁有無盡資源的貴族，其實力毋庸置疑，在某些高級基準(zhǔn)測試（如IMO-ProofBench Advanced）上依然保持領(lǐng)先。
DeepSeek則像是半路殺出的天才少年。根據(jù)DeepSeek的論文，他們的V2模型在基礎(chǔ)測試集（ProofBench Basic）上已經(jīng)反超了Gemini Deep Think，并且在公開的競賽題目上展現(xiàn)出了驚人的統(tǒng)治力。
更重要的是，DeepSeek將這一技術(shù)路徑開源并詳細(xì)披露了訓(xùn)練方法。
這為全世界的AI研究者提了個醒：通往AGI的路上，自驗證可能比單純堆算力更重要。
直追谷歌OpenAI，開源IMO模型贏了
這一令人驚嘆的成績背后，是DeepSeekMath-V2在實驗中展現(xiàn)出的某種「反直覺」的進化特征。
「一次做對」的能力：全方位碾壓GPT-5和Gemini
如果剝離掉所有復(fù)雜的反復(fù)思考和驗證過程，只看模型的「第一直覺」——也就是所謂的One-Shot能力，DeepSeekMath-V2依然表現(xiàn)出了統(tǒng)治級的實力。
研究團隊構(gòu)建了一個包含代數(shù)、幾何、數(shù)論、組合和不等式五大類難題的內(nèi)部測試集CNML（難度對標(biāo)中國高中數(shù)學(xué)聯(lián)賽）。
在這個競技場上，DeepSeekMath-V2與目前市面上最強的兩大推理模型——OpenAI的GPT-5-Thinking-High和谷歌DeepMind的Gemini 2.5-Pro進行了正面硬剛。
結(jié)果如圖所示：
DeepSeekMath-V2并不是險勝，而是完全勝利：
代數(shù)：遠(yuǎn)超GPT-5和Gemini；
幾何：得分幾乎是Gemini 2.5-Pro的三倍；
數(shù)論與組合：同樣穩(wěn)穩(wěn)占據(jù)第一梯隊。
這說明，即使不給模型「多想一會兒」的機會，它的底座能力已經(jīng)極其強悍。
進化的關(guān)鍵：讓模型「多想幾次」
真正讓DeepSeekMath-V2與眾不同的，是它在連續(xù)修正實驗中的表現(xiàn)。
在面對IMO候選題（Shortlist）這種級別的難題時，模型往往無法一次性寫出完美的證明。
實驗顯示，如果允許模型進行「自我驗證」——即生成答案后，自己挑毛病，然后帶著問題重新生成，奇跡就發(fā)生了：
初始狀態(tài)（迭代1次）：模型的平均得分為0.15。
反復(fù)思考（迭代8次）：當(dāng)允許模型最多進行8次「自我修正」后，證明的質(zhì)量分?jǐn)?shù)飆升到了0.27。
更有趣的是，如果讓模型從自己生成的32個解法中挑一個最好的（Best@32），它的評分準(zhǔn)確度極高，得分直接躍升至0.42。
這證實了一個關(guān)鍵點：模型不僅能改錯，而且非常有自知之明，它清楚地知道自己哪個答案是最好的。
暴力美學(xué)與智慧的結(jié)晶：高算力搜索
前文提到的普特南數(shù)學(xué)競賽118分（接近滿分）的「神跡」，并非僅靠運氣，而是得益于一種「高算力搜索」（High-Compute Search）策略。
DeepSeek團隊在實驗中采用了一種極端嚴(yán)苛的測試方式：
1.海量候選：對每道題初始生成64個候選證明。
2.地獄級驗證：為每一個證明生成64個獨立的驗證分析。
3.優(yōu)勝劣汰：只有那些能通過所有64次驗證的證明，才會被認(rèn)為是「完全可信」的。
正是這種「千錘百煉」的策略，讓模型解決了IMO 2025中6道題里的5道，以及在CMO 2024中拿下金牌水平。
實驗數(shù)據(jù)還揭示了一個有趣的現(xiàn)象：對于那些它沒做出來的題，模型通常能準(zhǔn)確地找出自己證明中的漏洞；而對于做出來的題，則是真真切切地通過了所有考驗。
這是「LLM可以被訓(xùn)練成可靠的數(shù)學(xué)驗證者」這一假設(shè)的有力實證。
DeepSeekMath-V2意味著什么
DeepSeekMath-V2的成功告訴我們，AI正在從「模仿人類說話」進化到「模仿人類思考」。
真正的思考，往往伴隨著自我懷疑。
當(dāng)我們看到AI開始在輸出最終結(jié)果前，懂得停下來，對自己說一句「這看起來不太對，我再算一遍」時，那才是它真正超越工具屬性的時刻。
真正的智慧，不僅在于瞬間給出答案，更在于擁有推翻自己的勇氣與能力。
參考資料：
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2
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