# DeepSeek-Prover-V1.5 – 70亿参数的开源数学大模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/27394/
- Published: 2026-07-09T13:47:00+08:00
- Author: 站外新闻

## DeepSeek-Prover-V1.5是什么

DeepSeek-Prover-V1.5是由DeepSeek团队开发的开源数学[大模型](https://paooo.com/ai-study/)，
拥有70亿参数。模型通过结合强化学习（RLPAF）和蒙特卡洛树搜索（特别是RMaxTS变体），
在数学定理证明方面取得了显著的效率和准确性提升。在高中和大学级别的数学问题上，DeepSeek-
Prover-V1.5在Lean 4平台上的表现超越了其他所有开源模型，创造了新的最先进水平（SOTA）。
不仅能验证现有证明，还有潜力帮助创造新的数学知识，推动数学研究进入“大数学”时代。

阅读目录

 * [DeepSeek-Prover-V1.5是什么](https://paooo.com/aigc-news/27394/#deepseekproverv15%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [DeepSeek-Prover-V1.5的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/27394/#deepseekproverv15%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [DeepSeek-Prover-V1.5的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/27394/#deepseekproverv15%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [DeepSeek-Prover-V1.5的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/27394/#deepseekproverv15%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [如何使用DeepSeek-Prover-V1.5](https://paooo.com/aigc-news/27394/#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bd%bf%e7%94%a8deepseekproverv15)
 * [DeepSeek-Prover-V1.5的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/27394/#deepseekproverv15%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![DeepSeek-Prover-V1.5 – 70亿参数的开源数学大模型 - 配图](https://paooo.com/wp-content/
uploads/2026/07/DeepSeek-Prover-V1.5-website-1.avif)

## DeepSeek-Prover-V1.5的主要功能

 * **强化学习优化**：模型采用基于证明助手反馈的强化学习（RLPAF），通过Lean证明器
   的验证结果作为奖励信号，优化证明生成过程。
 * **蒙特卡洛树搜索**：引入RMaxTS算法，一种蒙特卡洛树搜索的变体，用于解决证明搜索
   中的奖励稀疏问题，增强模型探索行为。
 * **证明生成能力**：模型能生成高中和大学级别的数学定理证明，显著提高了证明的成功
   率。
 * **预训练与微调**：在高质量数学和代码数据上进行预训练，并针对Lean 4代码补全数据
   集进行监督微调，提升了模型的形式化证明能力。
 * **自然语言与形式化证明对齐**：用DeepSeek-Coder V2在Lean 4代码旁注释自然语言思维
   链，将自然语言推理与形式化定理证明相结合。

## DeepSeek-Prover-V1.5的技术原理

 * **预训练（Pre-training）**：DeepSeek-Prover-V1.5在数学和代码数据上进行了进一步
   的预训练，专注于Lean、Isabelle和Metamath等形式化数学语言，以增强模型在形式化定理
   证明和数学推理方面的能力。
 * **监督微调（Supervised Fine-tuning）**：使用特定的数据增强技术，包括在Lean 4代码
   旁边添加自然语言的思维链注释，以及在证明代码中插入中间策略状态信息，以此来提高
   模型对自然语言和形式化证明之间一致性的理解。
 * **强化学习（Reinforcement Learning）**：采用GRPO算法进行基于证明助手反馈的强化
   学习，利用Lean证明器的验证结果作为奖励信号，进一步优化模型，使其与形式化验证系统
   的要求更加一致。
 * **蒙特卡洛树搜索（Monte-Carlo Tree Search, MCTS）**：引入了一种新的树搜索方法，
   通过截断和重新开始机制，将不完整的证明分解为树节点序列，并利用这些节点继续证明
   生成过程。
 * **内在奖励驱动的探索（Intrinsic Rewards for Exploration）**：通过RMaxTS算法，
   DeepSeek-Prover-V1.5使用内在奖励来驱动探索行为，鼓励模型生成多样化的证明路径，
   解决证明搜索中的奖励稀疏问题。

![DeepSeek-Prover-V1.5 – 70亿参数的开源数学大模型 - 配图 2](https://paooo.com/wp-
content/uploads/2026/07/DeepSeek-Prover-V1.5-website1.avif)

## DeepSeek-Prover-V1.5的项目地址

 * **产品官网**：[deepseek.com](https://www.deepseek.com/?utm_source=ai-bot.cn)
 * **GitHub仓库**：[https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5)
 * **arXiv技术论文**：[https://arxiv.org/pdf/2408.08152](https://arxiv.org/pdf/2408.08152)

## 如何使用DeepSeek-Prover-V1.5

 * **环境配置**：确保安装了所有必要的软件和依赖项，比如Lean证明助手，以及其他可能
   需要的编程语言环境。
 * **获取模型**：访问DeepSeek-Prover-V1.5的[GitHub仓库](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5)，
   克隆或下载模型的代码库到本地。
 * **模型安装**：根据提供的安装指南安装模型，可能包括编译代码、安装Python库或其他
   依赖。
 * **数据准备**：准备或生成需要证明的数学问题和定理的描述，需要按照特定的格式来编写，
   以便模型可以理解。
 * **交互界面**：使用命令行界面或图形用户界面（如果提供）与模型交互，输入数学问题
   或定理。
 * **证明生成**：运行模型，让它处理输入的数学问题。模型将尝试生成证明或提供证明步骤。

## DeepSeek-Prover-V1.5的应用场景

 * **数学研究**：辅助数学家和研究人员在探索新的数学理论和证明时，快速验证和生成复杂
   的数学证明。
 * **教育领域**：在高等教育中，帮助学生学习和理解数学定理的证明过程，提高他们的数学
   推理能力。作为教学工具，自动生成练习题的证明步骤，提供给学生作为学习参考。
 * **自动化定理证明**：在形式化验证领域，DeepSeek-Prover-V1.5可以用于自动化地证明
   数学软件和系统的正确性。
 * **软件开发**：集成到软件开发流程中，帮助开发人员理解和验证算法的数学基础。

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