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猫眼影戏记者 彭得华 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
作者 | 辰辰
出品 | 网易科技
专挑节沐日搞大新闻”的DeepSeek又脱手了。
就在大洋彼岸的工程师们准备切火鸡庆祝节日时 ，DeepSeek坚持了极客古板 ，悄然上线了DeepSeekMath-V2。
开源权重、IMO金牌水平、逾越GPT-5。?这套熟悉的“三连击” ，再次牢靠了DeepSeek作为“开源灯塔”的职位。?在算力受限的配景下 ，DeepSeek 再次证实晰自己：不需要重大的 GPU 集群 ，也能用算法事业在最硬核的数学赛道上 ，教闭源巨头们“做人”。
它“不搞虚的” ，直接拿数学竞赛界的“最终试金石” ，包括2025国际数学奥林匹克（IMO 2025）?和?普特南数学竞赛（Putnam）?的真题开练。在严苛的基准测试中 ，它交出了一份与 GPT-5和 Gemini 2.5 Pro 平起平坐 ，甚至更胜一筹的完善答卷。
1. 战绩彪悍：AI “碾压”人类学霸
DeepSeekMath-V2究竟有多强？数据不会说谎。
——?IMO 2025金牌得主 ，比肩谷歌 OpenAI。?在 IMO 2025的基准测试中 ，DeepSeekMath-V2乐成解出6道题中的5道 ，抵达“金牌”水准。这一效果直接对标谷歌 DeepMind 和 OpenAI 此前引以为傲的闭源模子。?要知道 ，在此之前 ，这种级别的推理能力是硅谷巨头们严防死守的商业神秘。
——?普特南竞赛：118分 VS 人类最高分90分。?威廉·罗威尔·普特南数学竞赛（Putnam）可以说是北美本科生的“恶梦” ，以难度极高著称 ，中位数得分甚至靠近于0。DeepSeek 团队透露 ，DeepSeekMath-V2在2024年的普特南考题测试中 ，12道题做对了11道 ，最后一道也仅有细小瑕疵 ，最终得分118分（满分120）。相比之下 ，人类选手的最高分只有90分左右。这说明 AI 不但仅是在“背题” ，而是具备了逾越顶尖人类选手的逻辑解题能力。
别的 ，DeepSeekMath-V2在代数、几何等5大数学领域周全逾越 GPT-5和 Gemini 2.5 Pro。
2. 揭秘：为什么它能这么智慧？
数学推理一直是 AI 的软肋 ，由于大模子很容易“一本正经地乱说八道”（幻觉问题）。DeepSeek 是怎样解决这个问题的？
谜底是“元验证”（Meta-Verification）手艺。
古板的 AI 训练是“给糖吃”：谜底对了就奖励。但在高等数学证实中 ，谜底对不代表历程对。AI 很容易瞎编一个历程然后蒙对谜底。
但 DeepSeek 引入了一套“左右互搏”机制：
其中天生器就像一个学生 ，认真写解题办法。验证器则是先生 ，认真检查逻辑误差 ，不但仅看谜底 ，还要看推导历程是否严谨。
更绝的是 ，他们还训练了一个“二阶验证器” ，用来监视“先生”修正得对差池 ，避免模子为了拿分而钻空子。?这种递归式的验证结构 ，逼着模子必需学会真正的逻辑推理 ，而不是投契取巧。
而在推理阶段 ，模子不是张口就来。它会针对一个问题天生64个候选证实路径 ，然后用验证器逐一打分 ，挑出逻辑最严密的那一个。?这种“三思此后行”的模式 ，正是通往通用人工智能（AGI）的要害一步。
别的 ，DeepSeekMath-V2还打造了数字闭环生态 ，用验证反响直接优化天生质量 ，用自主爆发的高难度训练样本推动系统迭代。
3. 最大的杀手锏：它是开源的！
这才是让手艺界欢喜的真正缘故原由。
以往 ，无论是 OpenAI 照旧谷歌都选择闭源。你想用顶级的数学推理能力？只能付费挪用 API ，不但数据要传到云端 ，使用更受限于人。
但 DeepSeek 直接掀了桌子：模子权重果真下载 ，Apache 2.0协议。
Hugging Face 的 CEO 克莱门特·德朗格（Clément Delangue）为此激动地发推体现：
“据我所知 ，没有任何谈天机械人或 API 能给你提供 IMO 金牌级别的模子。但今天变了 ，你可以在 Hugging Face 上直接下载 DeepSeek Math-V2的权重。”
这意味着 ，高校研究职员、企业开发者都可以在外地安排这个“数学天才”。所有人都可以体验在外地运行“奥数金牌” AI 的快感 ，无需担心数据隐私 ，也不必看硅谷大厂的神色。?一夜之间 ，一经被视为焦点竞争力的“推理护城河” ，酿成了人人可用的基础设施。
一经上线 ，全球各路手艺播客和达人纷纷上手试用。
手艺博主、英王程序大佬西蒙·威利森（Simon Willison）快速对 DeepSeek Math-V2的宣布做了手艺层面解读 ，强调这是一个开放权重模子。他还特意提到 ，OpenAI和谷歌的一律模子有快要700G ，相比之下DeepSeek Math-V2要小得多。
BinaryVerse 宣布的播客也称 DeepSeekMath-V2在某些数学推理基准上逾越了已有闭源大模子 ，但同时也提到 ，模子“对知识问答或通用场景并非周全领先”。
Hacker News 等社区也纷纷对模子指标和能力揭晓小我私家看法。不少人惊讶模子的强盛能力 ，但也有人质疑大宗推理算力带来的优异指标是否可迁徙到通例使用场景。许多谈论强调“惊艳但令人担心”的速率 ，讨论模子在更广义推理与清静性方面的意义。
4. 逆风翻盘：算力受限下的极致优化
DeepSeek 的这次突围 ，配景着实略带悲壮。
由于芯片供应问题 ，DeepSeek 在算力硬件上并不占优 ，旗舰模子 R2甚至因硬件兼容性问题而被迫推迟。
但在这种极限施压下 ，DeepSeekMath-V2证实晰一件事：算法的立异可以填补算力的缺乏。
它没有纯粹依赖暴力堆砌英伟达的 GPU 集群 ，而是通过“冷启动”训练——让 AI 自己天生训练数据 ，自己训练自己 ，还用自动化标注系统挣脱了对昂朱紫工标注数据的依赖。
5. 结语
DeepSeekMath-V2的宣布证实：在通往 AGI 的蹊径上 ，开源模子并没有落伍 ，甚至正在反超。
当硅谷还在试图用“清静”为由将顶级模子锁在黑盒子里时 ，来自中国企业的 DeepSeek 选择漂亮把钥匙交给了全天下。
关于所有 AI 从业者来说 ，这是一个最好的时代。
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二是要领要适当。各人可能都有这么一个体会 ，同样加入学习 ，有的收获较量显着 ，有的却收效甚微 ，这就保存一个学习要领是否适当的问题了。怎样捉住难堪的学习时机 ，抵达事半功倍的效果 ，我的体会是 ，要带着问题学 ，要连系现实学。学习的目的在于运用。关于自己事情中遇到的现实问题 ，在学习时要有意识、有重点的多学、多看、多研究 ，一直提高解决现实问题的能力。
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二要充分熟悉村干部事情的难题性 ，切实增强当好村干部的压力感和紧迫感。一个村就是一个小社会 ，大到墟落生长的宏观妄想 ，小到鸡毛蒜皮的矛盾纠纷 ，全靠村干部去解决和落实。因此 ，村干部的事情沉重而难题 ，并且在现实事情中还将面临种种矛盾和难题。一方面 ，墟落内部保存一些矛盾 ，好比干群之间的矛盾 ，班子内部的矛盾 ，组与组及邻里之间的矛盾 ，包括换届选举后留下的一些后遗症 ，这些矛盾都要靠各人的智慧和能力去化解、去协调。另一方面 ，墟落生长面临一些现实难题。好比 ，一些墟落整体收入较量薄弱 ，面临“无钱效劳”的问题。墟落没有钱怎么办?坐在家里等是永远不会有钱掉在你头上的。这就需要各人去跑、去找 ，找政策、找项目。另外 ，项目落户后 ，就保存调地、拆迁、赔偿等问题 ，这些事项都很是的繁琐 ，需要各人有处置惩罚问题的责任心、突破阻力的刻意息争决问题的恒心。因此 ，希望各人对难题预计得越发充分一些 ，准备事情做得更详尽一些 ，步伐步伐想得更周全详细一些。在面临难题和问题的时间 ，还要勇于面临 ，敢于挑战 ，一直立异事情思绪 ，转变头脑方法 ，准确寻找事情的突破口 ，切实办成事、办妥事。
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