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開源AI應(yīng)用平臺(tái)DeepSeek發(fā)布DeepSeek-Prover-V2-671B：基于6710億參數(shù)MoE架構(gòu)的下一代自動(dòng)定理證明模型
DeepSeek ai 于 2025 年 4 月 30 日發(fā)布DeepSeek-Prover-V2-671B，這是一款基于 6710 億參數(shù)MoE架構(gòu)的下一代自動(dòng)定理證明模型，在 Lean 4 框架內(nèi)生成和驗(yàn)證證明。其優(yōu)勢(shì)包括將形式數(shù)學(xué)提升到 “GPT-4 級(jí)別” 規(guī)模、MoE 帶來的效率提升、開源且允許商業(yè)使用。相比 V1.5 版本，它在參數(shù)數(shù)量、上下文長(zhǎng)度、通過率等方面有顯著提升。預(yù)計(jì)在 miniF2F 等基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，可用于形式驗(yàn)證、加速數(shù)學(xué)研究等領(lǐng)域，使用時(shí)需從 Hugging Face 下載權(quán)重并完成相關(guān)設(shè)置。
技術(shù)特點(diǎn)
參數(shù)量與架構(gòu)：模型總參數(shù)量為6710億，采用MoE架構(gòu)，每token激活約370億參數(shù)。這種架構(gòu)在保持強(qiáng)大推理能力的同時(shí)，顯著降低了內(nèi)存需求。
上下文長(zhǎng)度：支持超長(zhǎng)上下文，最大位置嵌入達(dá)163840，能夠處理復(fù)雜的數(shù)學(xué)證明。
計(jì)算精度：支持BF16、FP8、F32等多種計(jì)算精度，方便模型更快、更省資源地訓(xùn)練和部署。
文件格式：使用更高效的safetensors文件格式。
量化技術(shù)：采用FP8量化，通過量化技術(shù)減小模型大小，提高推理效率。
關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)
規(guī)模與復(fù)雜性：巨大的參數(shù)量和長(zhǎng)上下文窗口（約128k tokens），能夠處理更長(zhǎng)、更復(fù)雜的數(shù)學(xué)證明邏輯鏈。
效率優(yōu)化：采用MoE架構(gòu)，相比全連接的6710億參數(shù)模型，顯著降低了內(nèi)存需求并提升了推理速度。
開源與許可：模型開源，權(quán)重可在Hugging Face上獲取，且預(yù)計(jì)允許商業(yè)使用。
應(yīng)用場(chǎng)景
形式化驗(yàn)證：在密碼學(xué)安全性證明或芯片設(shè)計(jì)正確性證明中進(jìn)行嚴(yán)格檢查。
加速數(shù)學(xué)研究：幫助數(shù)學(xué)家形式化現(xiàn)有定理、探索新猜想，并解決奧林匹克級(jí)別的數(shù)學(xué)問題。
高級(jí)教育工具：創(chuàng)建交互式輔導(dǎo)系統(tǒng)，指導(dǎo)學(xué)生完成形式化證明。
安全關(guān)鍵系統(tǒng)：在代碼部署前，通過Lean集成驗(yàn)證關(guān)鍵軟件屬性和不變量。
快速入門步驟
獲取模型：從Hugging Face下載權(quán)重：deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B。
設(shè)置Lean：安裝Lean 4（建議≥4.5版本）和mathlib4庫(kù)。
驗(yàn)證硬件：確保硬件配置滿足最低要求（建議使用高性能配置）。
安裝推理引擎：設(shè)置如vLLM或其他兼容MoE的框架。
探索示例：檢查模型倉(cāng)庫(kù)中的評(píng)估腳本或示例筆記本。
常見問題
是否開源？是否可用于商業(yè)用途？
是的，DeepSeek-Prover-V2-671B是開源的（可在Hugging Face上獲取權(quán)重），并且預(yù)計(jì)其許可協(xié)議允許學(xué)術(shù)和商業(yè)用途。
能否在NVIDIA 4090上運(yùn)行？
初步報(bào)告稱，由于采用了MoE、MLA和量化等優(yōu)化技術(shù)，該模型可以在單個(gè)NVIDIA 4090 GPU上運(yùn)行，尤其是搭配足夠的RAM和快速NVMe SSD進(jìn)行動(dòng)態(tài)加載時(shí)。性能會(huì)因具體配置而異。
相關(guān)鏈接
Hugging Face：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B
Github：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5
詳細(xì)介紹：https://deepseeksai.com/prover-v2-671b/
論文：https://arxiv.org/pdf/2408.08152
