DeepSeek目前使用的核心模型是DeepSeek-Prover-V2-671B，这是一款拥有6710亿参数的开源大模型，专为复杂数学推理和长上下文处理优化。其关键亮点包括：混合专家（MoE）架构动态激活仅370亿参数以提升效率，支持16.3万token超长上下文窗口，并采用FP8量化技术降低部署成本。模型基于Transformer框架，融合多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE技术，在数学证明、代码生成等任务中表现卓越。
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架构设计
DeepSeek-Prover-V2-671B采用61层Transformer结构，隐藏层维度达7168，通过MoE模式将6710亿参数划分为256个路由专家和1个共享专家。每个输入仅激活8个专家节点，结合无辅助损失的负载均衡策略，显著减少计算资源消耗。MLA机制压缩键值缓存，使推理内存占用降低18%，单块H800 GPU即可实现580TFLOPS吞吐量。 -
性能突破
模型在数学证明任务中超越传统AI与人类专家水平，例如在IMO级难题中生成12步证明仅需3秒，ProofNet测试集准确率较前代提升58%。其163840 token的上下文窗口可完整处理多步骤逻辑链，配合SGLang推理引擎，单次推理成本控制在5美元以内，支持18次证明/分钟的工业级吞吐。 -
应用场景
从学术研究到工业验证，模型能辅助数学家形式化定理、重构古籍缺失内容（如《几何原本》），并通过Lean4/Coq集成实现芯片设计验证。教育领域可生成交互式三维证明可视化工具，而FP8/INT4量化技术使其能在4块A100显卡上部署，降低中小机构使用门槛。 -
开源生态
模型以商用许可开源，支持Hugging Face和ModelScope平台下载。开发者可基于其架构二次开发，例如集成SymPy符号计算引擎处理微分方程，或结合联邦学习技术保护隐私数据训练垂直领域模型。
DeepSeek-Prover-V2-671B的技术路线为AGI发展提供了新范式——通过开源降低研究门槛，以垂直领域优化突破通用能力边界。其数学推理特性尤其适合需要高精度逻辑验证的场景，但用户需注意模型在非数学任务中可能需额外微调。随着生态扩展，该架构或将成为复杂系统建模的基础设施。