11月27日，DeepSeek 推出全新数学推理模型 DeepSeekMath?V2，该模型采用一种具备自我验证能力的训练框架，专注于提升复杂数学问题中的推理严谨性。研发团队指出，传统方法往往仅关注最终答案的准确性，难以确保推理过程每一步的正确性，尤其在定理证明等依赖严密逻辑推导的任务中存在明显局限。为此，DeepSeekMath?V2 引入基于大语言模型的验证机制，能够对生成的数学证明进行自动审查，并通过不断扩展的验证计算流程，持续生成高难度训练样本，从而反向增强验证器自身的判断能力。
该模型以 DeepSeek?V3.2?Exp?Base 为基础，在多个高规格数学竞赛中展现出卓越表现：在 2025 年国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和 2024 年中国数学奥林匹克竞赛（CMO 2024）中均达到金牌水平，更在 2024 年普特南数学竞赛（Putnam 2024）中取得 118 分（满分 120 分）的优异成绩。官方表示，尽管相关研究仍处于发展阶段，但当前成果已充分证明，具备自我验证能力的数学推理路径具有高度可行性，为未来构建更强大、更可信的数学智能系统提供了新的方向。
模型相关资源已公开发布，可在 Hugging Face 和 Github 平台获取。
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