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DeepSeek-Prover-V1.5：63.5%准确率的数学证明神器

【免费下载链接】DeepSeek-Prover-V1.5-BaseDeepSeek-Prover-V1.5-Base：提升数学证明效率的开源利器，融合强化学习与蒙特卡洛树搜索，助力Lean 4定理证明。在miniF2F测试集上实现63.5%的准确率，刷新基准。立即体验这一创新成果！项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5-Base

导语

DeepSeek-Prover-V1.5-Base开源模型在数学定理证明领域取得重大突破，通过融合强化学习与蒙特卡洛树搜索技术，在miniF2F测试集上实现63.5%的准确率，刷新该领域基准，为数学研究与教育领域提供了高效的形式化证明工具。

行业现状

近年来，人工智能在数学推理领域的应用持续深化，定理证明作为人工智能领域的"皇冠明珠"，一直是衡量AI系统推理能力的重要标杆。随着大语言模型技术的发展，基于证明助手（Proof Assistant）的形式化数学证明成为新的研究热点。目前主流模型如GPT-f、ReProver等已在多个基准测试中展示出潜力，但在复杂数学问题的证明成功率和搜索效率上仍有较大提升空间，特别是在处理需要多步逻辑推理的高等数学问题时，现有模型往往面临搜索空间爆炸和证明路径单一的挑战。

产品/模型亮点

DeepSeek-Prover-V1.5-Base作为DeepSeek-Prover系列的升级版，在技术架构和性能表现上实现了多维度突破。该模型基于DeepSeekMath-Base预训练模型构建，专门针对Lean 4证明助手进行优化，通过三步进阶训练流程实现性能飞跃：首先在增强型形式化定理证明数据集上进行监督微调，随后创新性地引入"证明助手反馈强化学习"(RLPAF)技术，最后在推理阶段采用名为RMaxTS的蒙特卡洛树搜索变体算法。

与前代模型相比，V1.5版本最显著的改进在于推理机制的革新。不同于V1版本的"单遍全证明生成"方式，RMaxTS算法通过内在奖励驱动的探索策略，能够生成多样化的证明路径，有效解决了复杂定理证明中的路径搜索问题。这种创新使得模型在面对需要多分支逻辑选择的数学问题时，能够更智能地探索潜在证明方向，大幅提升了证明成功率。

在性能表现上，该模型在多个权威基准测试中创下新纪录：在高中数学水平的miniF2F测试集上达到63.5%的准确率，较V1版本提升显著；在大学本科水平的ProofNet基准测试中也实现25.3%的准确率，全面超越ReProver(13.8%)和InternLM2-StepProver(18.1%)等同类模型。值得注意的是，模型提供Base、SFT和RL三个版本供不同场景使用，其中RL版本配合RMaxTS搜索算法时性能最优，而Base版本则为研究人员提供了灵活的二次开发基础。

行业影响

DeepSeek-Prover-V1.5-Base的开源发布将对数学研究、计算机科学教育及人工智能推理领域产生深远影响。在学术研究层面，该模型为数学家提供了强大的辅助工具，能够自动完成繁琐的引理证明和逻辑推导，帮助研究人员将精力集中在核心创造性工作上。据测算，对于中等复杂度的数学定理，使用该模型辅助证明可将验证时间缩短60%以上。

在教育领域，高准确率的自动证明系统有望改变数学教育方式，通过实时反馈学生的证明步骤正确性，提供个性化的逻辑推理指导。而对于人工智能研究社区，该模型开源的技术架构和训练方法，特别是RLPAF强化学习策略与RMaxTS搜索算法的结合方式，为开发更强大的逻辑推理系统提供了可复现的技术路径。

值得关注的是，该模型支持商业使用的开源许可模式，将加速其在工程计算、形式化验证等工业领域的应用。在芯片设计验证、安全协议证明等对逻辑严谨性要求极高的场景中，DeepSeek-Prover-V1.5-Base有望成为保障系统可靠性的关键工具。

结论/前瞻

DeepSeek-Prover-V1.5-Base以63.5%的miniF2F准确率树立了数学定理证明AI的新标准，其技术创新验证了强化学习与蒙特卡洛树搜索结合在复杂逻辑推理任务中的巨大潜力。随着模型性能的持续提升，我们有理由相信，AI辅助证明系统将逐步从辅助工具进化为数学研究的"协作者"，帮助人类探索更广阔的数学未知领域。

未来，该技术路线可能向两个方向拓展：一是进一步提升在更高等数学领域（如抽象代数、微分几何）的证明能力，二是将逻辑推理技术迁移至程序验证、自动代码生成等工程应用场景。随着形式化数学数据集的不断丰富和模型架构的持续优化，AI系统有望在未来5-10年内实现对本科数学课程范围内大部分定理的自动证明，为数学研究和教育带来革命性变革。

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