中国AI开源王横空出世，Math-V2模型开放权重，谷歌都得掂量掂量

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编辑 |拾花不拾遗

AI圈炸了个大新闻DeepSeek家的Math-V2模型刚一亮相，直接把数学推理界的门槛抬高了一大截。

这可不是小打小闹，这模型拿了IMO金牌级别的成绩，连普特南竞赛都考了118分，比人类历史最高分还高不少。

以前总觉得AI解题就是死记硬背公式，或者靠大数据堆出来的"运气"。

但这次Math-V2不一样，它是真把解题思路理顺了，就像一个学霸不仅会做题，还能把每一步的道理讲明白。

DeepSeek这家公司其实不算老牌，2020年才成立，但团队里不少人是从大厂出来的技术骨干，专啃硬骨头。

这次的Math-V2模型，用的是685亿参数的混合专家系统，听着复杂，说白了就是"术业有专攻"。

模型里有俩核心角色：一个叫"证明者"，负责埋头解题，把想到的思路一步步写出来，另一个叫"审查者"，专门挑错，看看证明者的步骤有没有漏洞，逻辑严不严谨。

这俩人跟说相声似的，一个捧哏一个逗哏，最后出来的答案想不靠谱都难。

以前AI解题，经常是"蒙对了但说不出理由"，或者步骤跳得离谱。

Math-V2这套双模型架构，就把这个毛病治了。

它会先让证明者生成好几个解题思路，然后审查者挨个打分，最后挑个最靠谱的出来。

就像考试时先打草稿，检查没问题了再写答题卡，正确率自然上去了。

IMO竞赛大家都知道，是中学生数学界的奥运会，题目绕得能把人绕晕。

Math-V2在这比赛里拿了35分，刚好够金牌线。

更绝的是普特南竞赛，这可是大学生都头疼的比赛，它考了118分，满分才120，人类最高分也就90出头。

看到这成绩时，我都怀疑自己以前学的是不是假数学。

别人家搞AI模型，恨不得把代码锁进保险柜，OpenAI、谷歌这些巨头，都是捂着核心技术不撒手。

DeepSeek倒好，Math-V2刚发布，直接把模型权重和训练代码扔到了HuggingFace和GitHub上，谁想用谁拿去，一分钱不要。

这波操作把不少人看懵了。

本来以为是场技术封锁战，结果DeepSeek直接打开了城门。

后来想了想，这招其实挺聪明。

开源意味着全球的开发者都能帮它找bug、提建议，相当于免费雇了一群"技术顾问"，模型迭代速度肯定快得多。

以前搞数学推理研究，小团队根本玩不起，数据、算力、模型都是门槛。

现在有了开源的Math-V2，学生、小公司都能上手试试。

有人已经用它改代码，想让它帮着解物理题，还有老师琢磨着，能不能用它做个性化数学辅导，哪个学生哪类题薄弱，就让模型专门出哪类题。

不过话说回来，Math-V2也不是完美的。

现在推理速度还有点慢，解一道复杂题可能要等好几分钟，要是想实时辅导学生，这点还得优化。

而且它对特别偏门的数学领域，比如拓扑学，目前还不太拿手。

DeepSeek的工程师私下说，他们下一步想让模型不仅能解题，还能"发明"解题方法。

比如遇到一道新题，它能自己创造一种新思路，而不是只会用学过的方法。

要是真能做到这步，那可就不是AI辅助人类了，说不定人类得反过来跟AI学数学。

现在AI数学推理已经从"算对答案"迈向"算明白过程"了。

DeepSeek这步开源棋，说不定会让整个行业的节奏都加快。

以后咱们看到AI解出千年数学难题，可能真不是科幻电影里的情节了。

当然，也有人担心，AI太会解题了，会不会让学生变懒？其实我觉得不会。

就像计算器没让人放弃算术，AI解题工具也只会让人把精力放在更有意思的地方，比如怎么用数学解决实际问题。

毕竟，数学的终极意义从来不是解题，而是理解世界。

DeepSeekMath-V2这波操作，不光是技术突破，更像是给AI行业指了条新路子：开放不一定会吃亏，共享才能跑得更快。

说不定过两年再回头看，2025年这场模型发布，会是AI从"闭门造车"到"开门迎客"的转折点。

以前总觉得AI离咱们普通人很远，不是下棋就是画画。

现在看来，它已经开始悄悄改变咱们学知识、做研究的方式了。

下次要是孩子问数学题不会做，说不定真能让AI老师来帮忙前提是别让它知道我当年数学考了多少分，那可太丢人了。