DeepSeek bemutatja a Math-V2 modellt: nagy pontosságú matematikai érvelés mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia gyors fejlődése újabb mérföldkőhöz érkezett a DeepSeek kínai vállalat révén, amely nemrégiben mutatta be legújabb nyílt forráskódú AI modelljét, a Math-V2-t. Ez a fejlesztés kifejezetten a matematikai érvelés és formális bizonyítások terén kíván úttörő szerepet betölteni, egyedülálló módon egyesítve a bizonyíték-generálást és azok automatikus ellenőrzését.
A Math-V2 modellt úgy alakították ki, hogy ne csupán a végeredmény pontosságára összpontosítson, hanem lépésről lépésre, részletesen vezesse le a matematikai bizonyításokat, így jelentősen túlszárnyalja a hagyományos, megerősítéses tanuláson alapuló modellek korlátait. A modell képes önellenőrzésre, ami lehetővé teszi számára, hogy folyamatosan felülvizsgálja és javítsa saját lépéseit, ezáltal biztosítva a helyes és precíz végeredményt.
A Math-V2 működése és főbb jellemzői
A DeepSeek Math-V2 két kulcselemre épül: egy tétel-generátorra és egy ellenőrző mechanizmusra. A tétel-generátor képes formális matematikai bizonyításokat előállítani, miközben folyamatosan korrigálja az esetleges hibákat. Az ellenőrző rész pedig soronként vizsgálja át a bizonyításokat, garantálva azok matematikai helyességét és megbízhatóságát. Ez a megközelítés jelentősen javítja a modellek érvelési képességét, hiszen nem csak a végső helyes válasz a cél, hanem a logikai folyamat minden lépése.
A Math-V2 nyílt forráskódú modellként érhető el az Apache 2.0 licenc alatt, így fejlesztők és kutatók egyaránt hozzáférhetnek és használhatják a GitHub vagy a Hugging Face platformokon. A modell a DeepSeek korábbi, szeptemberben bemutatott kísérleti Math-V3.2-Exp modelljére épül, továbbfejlesztve annak képességeit.
Miért jelent áttörést a Math-V2 a matematikai AI területén?
A jelenlegi piacon kapható nagy nyelvi modellek (LLM-ek) többsége arra van optimalizálva, hogy minél pontosabb végső választ adjon, azonban sok esetben a mélyebb, lépésről lépésre történő érvelés hiányzik belőlük. Ez különösen igaz olyan komplex feladatoknál, mint a matematikai versenyek problémái, például az AIME vagy a HMMT, ahol nem elég a helyes eredmény, hanem a bizonyítási folyamatnak is hibátlannak kell lennie.
A DeepSeek szerint a matematikai bizonyítás nem csupán a helyes válasz megtalálásáról szól, hanem az aprólékos, szisztematikus levezetésről, amelyet a Math-V2 önellenőrző mechanizmusa támogat. Ennek köszönhetően a modell képes hosszú távú érvelésre, és addig javítja saját munkáját, amíg a bizonyítás igazolhatóan helyes nem lesz. Ez új lehetőségeket nyit meg a megoldatlan matematikai problémák feltérképezésében is.
Kiemelkedő eredmények nemzetközi matematikai versenyeken
A DeepSeek Math-V2 modellje az idei évben az elit AI rendszerek szintjén teljesített neves matematikai megmérettetéseken. A modell aranyérmes szintű eredményeket produkált az 2025-ös Nemzetközi Matematikai Diákolimpia (IMO) és a 2024-es CREST Matematikai Diákolimpia (CMO) feladataiban, teljesítménye pedig összevethető a legjobb emberi versenyzőkével.
Továbbá, a Math-V2 kiváló 118/120 pontszámot ért el a 2024-es Putnam verseny egyes, különösen nehéz feladataiból álló tesztjén, amely a világ egyik legkeményebb egyetemi matematikai versenyének számít. Ezek az eredmények nemcsak a modell kiváló képességeit bizonyítják, hanem a nyílt forráskódú közösség számára is értékes, hiszen a DeepSeek ezzel ritka versenytársat kínál a zárt fejlesztések mellett.
Összességében a Math-V2 a matematikai érvelés terén a jövő egyik ígéretes kutatási irányát képviseli, amely hozzájárulhat az AI rendszerek továbbfejlesztéséhez és új alkalmazási lehetőségek megnyitásához a tudomány és oktatás területén.
—
A DeepSeek új modellje így nemcsak a kínai AI-piacot, hanem globálisan is felkavarhatja az állóvizet, és komoly versenytársat állíthat az olyan nagy technológiai vállalatoknak, mint az OpenAI vagy a Google. A Math-V2 nyílt hozzáférése pedig új lendületet adhat a kutatóknak és fejlesztőknek világszerte.
