摘要：从命名上看，这款参数高达 6710 亿的模型可能是去年发布的数学 AI 模型 Prover-V1.5 的升级版。
DeepSeek 今日在 AI 开源社区 Hugging Face 发布了一个名为 DeepSeek-Prover-V2-671B 的新模型。
从命名上看，这款参数高达 6710 亿的模型可能是去年发布的数学 AI 模型 Prover-V1.5 的升级版。
那么，有人可能会问，DeepSeek-Prover-V2-671B与R1有什么区别？下文将详细为你解答。
DeepSeek-Prover-V2-671B与DeepSeek-R1是深度求索推出的两款6710亿参数规模模型，二者在定位、架构、训练方法及应用场景上差异显著。以下从技术细节、性能表现和实际应用展开分析：
一、核心定位与技术架构
DeepSeek-Prover-V2-671B：数学推理的“专家”
垂直领域专精：专为数学定理证明、复杂逻辑推理设计，采用形式化推理训练框架Lean 4，结合强化学习与大规模合成数据，可自动生成严谨的数学证明过程。
混合专家（MoE）架构：基于DeepSeek-V3架构，包含61层Transformer和7168维隐藏层，支持超长上下文（163840 tokens），能处理数万字的数学论文或证明链。
计算优化：支持BF16、FP8、F32多种精度，结合safetensors格式，模型体积缩减30%，推理速度提升40%，适合高性能计算集群部署。
DeepSeek-R1：通用推理的“全才”
多场景生产力工具：定位通用型大语言模型，支持文本生成、代码编写、数据分析等任务，擅长长文本理解与复杂逻辑推理，覆盖学术研究、金融分析、多模态交互等领域。
动态门控机制：基于V3架构改进，引入强化学习（RL）与冷启动技术，无需监督微调即可自我进化，在数学、编程等任务中接近GPT-4级别。
轻量化蒸馏版本：提供1.5B至70B的蒸馏模型（如R1-Distill-Qwen-32B），可在消费级显卡（如RTX 4090）运行，兼顾性能与资源效率。
二、性能表现与基准测试
DeepSeek-Prover-V2-671B
数学推理：
高中数学测试（miniF2F）成功率 63.5%，大学级别ProofNet测试达 25.3%，超越InternLM2-StepProver等开源模型，专攻复杂定理证明。
编程能力：
未公开具体数据，但架构支持数学相关算法代码生成与调试（如微积分公式推导的代码实现）。
多模态支持：
未明确提及，但支持FP8量化与safetensors格式，推测可适配部分多模态任务（如公式图片解析）。
资源效率：
需服务器级硬件（如A100集群），但FP8量化减少30%显存占用，适合云端高性能计算。
DeepSeek-R1
数学推理：
MATH-500测试得分 97.3%（超过OpenAI-o1-1217的96.4%），蒸馏版（32B）在AIME 2024竞赛中Pass@1达 72.6%，通用数学推理能力突出。
编程能力：
Codeforces编程竞赛评分 2029分（接近OpenAI-o1-1217的2035分），70B蒸馏版可生成工业级代码（如复杂项目架构），覆盖多语言编程辅助。
多模态支持：
支持文本/语音/图像混合输入，手机端OCR识别精度 98.7%，可解析票据、合同等复杂文档，适配移动端场景。
资源效率：
蒸馏版（如32B）可在消费级显卡RTX 4090上运行，API成本仅为Prover-V2的 1/10，性价比极高。
三、应用场景与用户价值
1. Prover-V2-671B的典型应用
学术研究：自动验证数学猜想、辅助定理证明（如数论、代数几何领域），加速科研进程。
工业级任务：处理金融风险模型验证、物理公式推导等需严谨逻辑的场景。
教育工具：为学生解析复杂证明步骤（如微积分、线性代数），提供个性化数学辅导。
2. R1的典型应用
通用编程辅助：生成Python、C++代码，调试程序逻辑，甚至参与开源项目开发。
数据分析与报告：处理金融市场数据、生成投资分析报告，支持实时数据可视化。
多模态交互：在智能手机（如vivo、OPPO）中提供语音助手服务，或在汽车智能座舱实现图文/语音交互。
四、核心差异总结
核心目标
Prover-V2-671B：专注数学领域的形式化证明（如定理验证、学术推导），解决复杂逻辑推理问题。
R1：定位通用型多场景工具，覆盖编程、数据分析、内容创作、多模态交互等广泛任务。
技术路径
Prover-V2-671B：采用混合专家（MoE）架构+Lean 4形式化推理训练+强化学习，专攻数学严谨性。
R1：基于V3架构改进，引入动态门控机制+RL强化学习+冷启动技术，支持无监督自我进化（无需大量人工标注）。
硬件门槛
Prover-V2-671B：依赖高性能计算集群（如A100/H100），适合云端部署（个人用户较难本地运行）。
R1：提供轻量化蒸馏版本（最小1.5B参数），7B版可在RTX 3060等消费级显卡运行，支持手机/PC本地化部署。
成本效益
Prover-V2-671B：单次推理成本较高，但在数学专业领域精度领先（适合企业级科研/工业场景）。
R1：API成本仅为Prover-V2的 1/10，适合中小企业、个人开发者及需要控制成本的场景。
五、如何选择？
Prover-V2-671B：若需求集中在数学定理证明、学术研究或工业级逻辑验证，且具备服务器级计算资源。
R1：若需兼顾编程、数据分析、多模态交互等通用任务，或希望在本地设备（如游戏本、手机）上运行轻量化模型。
两者定位互补：Prover-V2代表AI在数学领域的专业深度，R1则体现通用推理的广度与经济性。未来或可期待数学能力与通用模型的进一步融合。
来源：走进科技生活