DeepSeek-Math-V2

Mis on DeepSeek-Math-V2?

DeepSeek-Math-V2 on DeepSeeki välja töötatud avatud kaaludega teadusmudel, mis on mõeldud keerukaks matemaatiliseks arutlemiseks ja teoreemide tõestamiseks loomulikus keeles. Selle eesmärk ei ole lihtsalt vastust välja arvutada. Mudel on loodud koostama matemaatilise tuletuskäigu, kontrollima seda loogikavigade suhtes ja enne lõpliku vastuse esitamist tõestust parandama.

Mudel põhineb mudelil DeepSeek-V3.2-Exp-Base ning kasutab ekspertide segu (mixture-of-experts) marsruutimisega DeepSeek V3.2 arhitektuuri. Ekspertide segu mudelis saab võrgu eri osasid erinevate sisendite korral aktiveerida, selle asemel et kasutada iga märgi puhul kõiki parameetreid. Avaldatud kontrollpunkt sisaldab ligikaudu 685 miljardit parameetrit, mistõttu on tegemist väga suure mudeliga, mis on mõeldud hajutatud järeldamiseks, mitte tavaliseks kasutamiseks kohalikus arvutis.

DeepSeek-Math-V2 kuulub DeepSeeki avatud mudelite ja teadusuuringute ökosüsteemi. Esitatud materjalides kirjeldatakse seda Hugging Face'i kaudu kättesaadava avaliku kontrollpunktina, mitte eraldi dokumenteeritud tarbijatele mõeldud vestlusmudeli või tavalise DeepSeeki majutatud API-mudelina, mille kohta oleks avaldatud märgi- või tokenipõhine hinnakiri.

Kuidas toimib enesekontrolli lähenemine?

Mudeli peamine eripära on kontrollijast juhitud arutlemine. Tõestuste generaator pakub esmalt matemaatilisele probleemile lahenduse. Seejärel kontrollib kontrollija esitatud tõestust puuduvate juhtumite, kehtetute eelduste, valede teisenduste ja muude loogikalünkade suhtes. Generaator saab seda kriitikat kasutada tõestuse parandamiseks ja uuesti proovimiseks.

See erineb süsteemist, mida hinnatakse üksnes õige lõppvastuseni jõudmise põhjal. Ainult vastust hindav hindamine võib anda tunnustuse vastusele, mille vahepealne arutluskäik on puudulik või juhuslikult õige. DeepSeek-Math-V2 keskendub selle asemel sellele, kas tõestus ise on põhjendatav. Uuringus kirjeldatakse ka kontrollarvutuse skaleerimist: keerukatele kandidaat-tõestustele saab rakendada rohkem kontrolli ja täpsustamist ning saadud kontrollitud materjali saab kasutada täiendõppes.

Praktikas muudab see mudeli sobivaks probleemidele, mille puhul on lahenduskäik sama oluline kui tulemus. Näiteks võib seda kasutada teoreemi tõestuse kirjutamiseks, olümpiaadiülesande pakutud lahenduse ülevaatamiseks, argumendi ebaõnnestumise täpse sammu tuvastamiseks või sama tulemuse mitme tuletuskäigu võrdlemiseks.

Avaldatud tulemused matemaatikas

DeepSeeki avaldatud uurimistulemuste kohaselt saavutas DeepSeek-Math-V2 2025. aasta rahvusvahelisel matemaatikaolümpiaadil ja 2024. aasta Hiina matemaatikaolümpiaadil kuldtaseme tulemuse, kui kasutati testiaegse arvutuse skaleerimist. Projekt teatab ka 2024. aasta Putnami võistlusel saadud tulemusest 118 punkti 120-st, sealhulgas 11 täielikult lahendatud ülesandest ja ühest väikeste vigadega lahendatud ülesandest.

Need on teenusepakkuja ja uurimisprojekti väited, mitte iga kasutajapäringu puhul kehtivad garantiid. Tulemused sõltuvad ka järeldusprotseduurist. Rohkem testiaegset otsingut, kontrollimist ja täpsustamist võib parandada keerukate vastuste kvaliteeti, kuid suurendab arvutusvajadust, latentsust ja kasutuskulusid. Seetõttu võib ühe läbimisega juurutus toimida avaldatud hindamistes kasutatud seadistusest erinevalt.

Tehnilised andmed ja kättesaadavus

163 840 tokeni pikkune positsioonipiir pakub pikka konteksti, mis sobib mahukate tõestuste, lemmade kogumite või ulatuslike töö märkmete jaoks. Seda ei tohiks tõlgendada lubadusena, et iga juurutus võimaldab kasutada kogu piiri: tegelik piir võib sõltuda käituskeskkonnast, saadaolevast mälust, teeninduskonfiguratsioonist ja soovitud väljundi mahust.

Avalikud juurutusmaterjalid suunavad kasutajad ühilduvate järeldusraamistike, näiteks Transformersi, vLLM-i ja SGLangi juurde. Hoidlas viidatakse käitustoe puhul ka DeepSeek-V3.2-Expi teostusele. Mudeli suuruse tõttu nõuab selle praktiline juurutamine ulatuslikku hajutatud arvutustaristut. Uuringus ei ole kontrollitud selle konkreetse kontrollpunkti maksimaalset väljundtokenite piiri, kindlat teadmiste lõppkuupäeva ega hallatavat DeepSeeki lõpp-punkti.

Modaalsused, tööriistad ja kodeerimisvõimekus

DeepSeek-Math-V2 on dokumenteeritud teksti sisendit ja teksti väljundit toetava mudelina. Selle kontrollpunkti puhul ei ole kontrollitud pildi-, heli- ega videovõimekust ning seda ei tohiks segi ajada teiste DeepSeeki tooteökosüsteemi multimodaalsete teenustega.

Esitatud mudelimaterjalides ei ole dokumenteeritud eraldi esimese osapoole veeb otsingu, funktsioonikutsete, agenditoimingute ega tööriistakasutuse võimekust. Kohalik teenindusraamistik võib pakkuda mudeli ümber integreerimismehhanisme, kuid see oleks juurutusfunktsioon, mitte DeepSeek-Math-V2 kontrollitud loomupärane võimekus.

Kodeerimine võib olla kasulik toetav tegevusena, näiteks lühikese skripti loomiseks aritmeetiliste juhtumite testimiseks või algebralise teisenduse kontrollimiseks, kuid programmeerimine ei ole mudeli peamine spetsialiseerumisvaldkond. Kaasnev toimetuslik hinnang annab selle kodeerimissobivusele madalama hinnangu kui matemaatilise arutlemise sobivusele. See on toimetuslik hinnang, mitte teenusepakkuja avaldatud võrdlustulemus ega võimekuse garantii. Tarkvaraarenduse töövoogude jaoks võib üldotstarbeline kodeerimismudel või kiirem arutlusmudel olla parem valik.

Peamised tugevused ja piirangud

Tugevused

• Tõestustele keskenduv arutlemine: Mudel on loodud tuletuskäikude paikapidavuse, mitte ainult lõppvastuste hindamiseks.
• Enesekriitika: Kontrollijast juhitud tsükkel võib tuvastada nõrkused ja anda generaatorile võimaluse need parandada.
• Tugevad avaldatud võistlustulemused: DeepSeek teatab märkimisväärsetest tulemustest IMO, CMO ja Putnami hindamistel, kui kasutatakse skaleeritud järeldamist.
• Avatud kaaludega juurdepääs: Teadlased ja organisatsioonid saavad kontrollpunkti ühilduvas taristus uurida, kohandada ja käitada, selle asemel et tugineda ainult suletud majutatud lõpp-punktile.
• Suur konteksti maht: Avaldatud konfiguratsioon määrab kuni 163 840 positsiooni, mis on kasulik pikkade matemaatiliste väidete ja tõestusahelate puhul.

Piirangud

• Väga nõudlik juurutus: Ligikaudu 685 miljardi parameetriga mudel nõuab ulatuslikku hajutatud arvutust ja ei ole praktiline kergekaaluline kohalik mudel.
• Latentsus ja kulud: Kontrollimine ja testiaegne otsing võivad keerukate vastuste kvaliteeti parandada, kuid suurendavad vastamisaega ja arvutustarbimist.
• Piiratud spetsialiseerumisala: Mudel on optimeeritud matemaatika jaoks ning seda ei tohiks automaatselt pidada parimaks valikuks üldiseks vestluseks, multimodaalseks tööks või tavapäraseks kodeerimiseks.
• Kontrollimata majutatud teenuse hinnad: Ametlikku mudelipõhist API-hinda ei esitatud, mistõttu ei ole selle kontrollpunkti kohta usaldusväärset tokenipõhist kuluvõrdlust.
• Sõltuvus hindamisseadistusest: Avaldatud tulemused põhinevad skaleeritud testiaegsel arvutusel ega pruugi kajastada tavalist ühe läbimisega järeldamist.
• Puuduvad juurutusgarantiid: Esitatud uuringus ei määratud kindlaks kontrollitud maksimaalset väljundipiiri, teadmiste lõppkuupäeva, voogedastuse käitumist, peenhäälestuse tuge ega JSON-režiimi võimekust.

Hinnad ja juurdepääs API-le

DeepSeek-Math-V2 majutatud järeldamise jaoks ei ole kontrollitud avalikku hinda. Saadaolev teave kirjeldab avatud kaaludega kontrollpunkti, mitte eraldi hinnastatud DeepSeeki API-mudelit. Ise mudelit käitavad kasutajad peavad arvestama riistvara, pilve-GPU rentimise, orkestreerimise, salvestusruumi ja elektrikuludega; uuringus ei esitata usaldusväärset kogukulu hinnangut.

See eristus on oluline, sest avatud kaaludega litsents ei muuda järeldamist tasuta teenuseks. Mudelifailid võivad olla Apache License 2.0 alusel allalaadimiseks saadaval, kuid sellise suurusega kontrollpunkti käitamine võib siiski olla kulukas. Organisatsioonid, kes vajavad prognoositavat päringupõhist hinda, võivad eelistada selge API-hinnakirjaga majutatud mudelit, isegi kui see pakub juurutuse üle vähem kontrolli.

Millal valida DeepSeek-Math-V2?

Valige DeepSeek-Math-V2 siis, kui matemaatilise tõestuse kvaliteet on olulisem kui väike latentsus või minimaalne taristu. See sobib hästi enesekorrigeeriva arutlemise uurimiseks, automaatse teoreemitõestamise katseteks, tõestuste kriitikat vajavate matemaatikaõppe prototüüpide loomiseks, võistlusmatemaatika analüüsiks ning pikkade tuletuskäikude võrguühenduseta hindamiseks.

See on eriti sobiv juhul, kui meeskond suudab käitada hajutatud järeldamist ja soovib juurdepääsu mudeli kaaludele, mitte musta kasti teenusele. Suur konteksti maht võib olla kasulik ka ülesannete puhul, mille korral tuleb ühes päringus esitada pikk ülesande püstitus, definitsioonid, varasemad lemmad ja kandidaat-tõestus.

Teine valik võib olla sobivam, kui ülesanne on tavaline vestlus, tootmiskoodi kirjutamine, pildi- või helisisu mõistmine, veebiga seotud uurimistöö või suure mahuga väikese latentsusega teksti genereerimine. Väiksem arutlusmudel võib tavapäraste probleemide korral olla odavam ja kiirem. Visuaalsete sisendite jaoks sobib paremini üldotstarbeline multimodaalne mudel. Hallatud API-mudel selge hinnakirjaga on eelistatav siis, kui töö lihtsus ja prognoositav arveldamine on olulisemad kui ise majutamine ja teaduslik juurdepääs.

Üldhinnang

DeepSeek-Math-V2-d on kõige mõistlikum käsitleda teadusuuringutele suunatud matemaatilise arutlemise süsteemina, mille keskmes on kontrollimine ja tõestuste järkjärguline täiustamine. Selle avaldatud võistlustulemused ja avatud kaaludega kättesaadavus muudavad selle huvitavaks edasijõudnud matemaatika ja mudeliuuringute jaoks, kuid selle suurus ja arvutusnõuded piiravad igapäevast kasutamist. Peamine kompromiss on selge: kasutajad saavad sügava ja kontrollitava matemaatilise arutlemise jaoks loodud kontrollpunkti, kuid peavad arvestama nõudliku taristu, potentsiaalselt suurte järeldamiskulude ning kontrollitud esimese osapoole majutatud API-hinna puudumisega.