DeepSeek 的一小步，AI For Science 的一大步。
DeepSeek 刚刚发布了一款专注于高度专业数学推理的大模型 DeepSeekMath-V2。
核心突破在于实现了可自我验证的数学推理，目标是将大型语言模型的能力从概率性预测转向可证明、可信赖的计算。
DeepSeekMath-V2在：
－ IMO 2025（国际数学奥林匹克）和CMO 2024中获得了金牌分数。
－ 在难度极高的本科生级别普特南竞赛（Putnam 2024）接近满分的 118/120。
－在正式定理证明的 MiniF2F 基准测试中，DeepSeekMath-V2实现了 88.9% 的通过率，是开源模型中的最新最佳成绩。
这种对严谨数学逻辑的掌握，对于AI For Science 至关重要，因为它意味着大语言模型从现在起，能够可靠地生成可检验的假设、设计实验，并严格验证结果。
AI For Science 听起来很远，但可能比 AI For Work 对人类社会更有用。因为它意味着在化工、材料、生物医药等方面的全面加速。
DeepSeekMath-V2在计算经济性上也表现出色，其推理吞吐量是 DeepSeek 67B 的约 5.8 倍。
科研实验室可以以极低的成本用上。