Đánh Giá Nhanh DeepSeek-Prover-V2-671B

Sự phát triển của AI đã mang đến một làn sóng mới các mô hình chuyên biệt được thiết kế để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp với độ chính xác chưa từng có. Trong số đó, DeepSeek Prover V2 đã nổi lên như một mô hình nổi bật, đặc biệt trong lĩnh vực toán học hình thức và chứng minh định lý. Bài viết này đi sâu vào DeepSeek Prover V2 là gì, cách truy cập và sử dụng miễn phí trực tuyến, đồng thời kiểm tra khả năng của nó bằng các lời nhắc được soạn thảo cẩn thận để đánh giá hiệu suất.

DeepSeek-Prover-V2-671B là gì?

DeepSeek-Prover-V2-671B là một mô hình ngôn ngữ Mixture-of-Experts (MoE) với 671 tỷ tham số, được phát triển bởi DeepSeek, tối ưu hóa cho việc chứng minh định lý toán học hình thức. Theo các bài đăng trên X, nó đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể trong lý luận toán học dựa trên AI, được xây dựng trên kiến trúc của DeepSeek V3 nhưng được điều chỉnh đặc biệt cho các nhiệm vụ nặng về logic.

Mô hình được thiết kế để tự động hóa việc tạo ra các chứng minh hình thức bằng cách sử dụng Lean 4, một trợ lý chứng minh được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu toán học. Việc huấn luyện trên các bộ dữ liệu tổng hợp khổng lồ cho phép nó xử lý hiệu quả các bài toán phức tạp, trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà nghiên cứu và nhà toán học.

Các thành viên cộng đồng AI đã nhấn mạnh các tính năng chính của nó:

• Quy mô 671B tham số với 37B tham số hoạt động trên mỗi lần suy luận, tận dụng 8 chuyên gia được kích hoạt động trong số 256 chuyên gia cho mỗi token, với hỗ trợ độ chính xác FP8 và BF16 để tối ưu hóa hiệu suất.
• Có khả năng hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên tới 163.840 token, được kế thừa từ DeepSeek V3, cho phép nó xử lý các ngữ cảnh toán học mở rộng với mô hình hóa văn bản dài ổn định thông qua mã hóa YaRN RoPE tiên tiến.
• Được phát hành theo Giấy phép MIT cho mã nguồn và Giấy phép Mô hình cho trọng số, cả hai đều cho phép sử dụng thương mại.

Mô hình được mô tả là một “quái vật chứng minh toán học” trên X, xuất sắc trong việc tự động hóa các định lý hình thức và xây dựng dựa trên sự thành công của các phiên bản tiền nhiệm, đạt 63,5% trên điểm chuẩn miniF2F và 25,3% trên ProofNet. DeepSeek-Prover-V2-671B tập trung vào logic toán học thay vì lý luận chung, định vị nó như một công cụ chuyên biệt chứ không phải là một mô hình ngôn ngữ đa năng.

Việc phát hành nó trên Hugging Face đã gây ra sự phấn khích, với một số thành viên cộng đồng AI trên X gọi nó là “cường quốc cho các chứng minh toán học hình thức” và lưu ý tiềm năng của nó vượt trội hơn các mô hình mã nguồn mở khác trong các ứng dụng toán học hình thức. Nó khác biệt với DeepSeek R2, một mô hình đa năng hơn dự kiến sẽ sớm ra mắt, nhấn mạnh chiến lược của DeepSeek là phát triển các mô hình chuyên biệt theo lĩnh vực nhằm đẩy ranh giới trong các lĩnh vực ngách. Prover-V2-671B đặt ra một tiêu chuẩn mới cho AI trong toán học hình thức.

Liên kết Huggingface: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B/tree/main

Cách sử dụng DeepSeek Prover V2 miễn phí trực tuyến

Truy cập DeepSeek Prover V2 rất đơn giản, nhờ các nền tảng như OpenRouter, cung cấp tầng miễn phí để kiểm thử mô hình thông qua API tương thích với OpenAI. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để sử dụng DeepSeek Prover V2 miễn phí tại https://openrouter.ai/models/deepseek/deepseek-prover-v2:free, dựa trên các tài nguyên có sẵn và các thực hành tốt nhất.

Bước 1: Đăng ký trên OpenRouter

1. Truy cập OpenRouter.ai và nhấp vào nút "Sign Up" ở góc trên bên phải.
2. Đăng ký bằng email, tài khoản Google hoặc GitHub. Nên sử dụng tài khoản GitHub cho các nhà phát triển vì thiết lập nhanh hơn.
3. Sau khi đăng nhập, điều hướng đến bảng điều khiển.

Bước 2: Định vị DeepSeek Prover V2

1. Cuộn đến phần "Trending Models" (Mô hình thịnh hành) hoặc sử dụng thanh tìm kiếm để gõ “DeepSeek”.
2. Chọn “DeepSeek: DeepSeek Prover V2 (free)” từ danh sách. Điều này đảm bảo bạn đang truy cập mô hình tầng miễn phí.

Bước 3: Tạo Khóa API

1. Trên trang mô hình, tìm nút “Create API Key” (Tạo Khóa API) (dưới mô tả mô hình hoặc trong cài đặt tài khoản).
2. Đặt tên cho khóa của bạn (ví dụ: “ProverV2-Test”) và xác nhận. Sao chép khóa và lưu trữ an toàn, vì nó được yêu cầu cho các yêu cầu API.
3. API của OpenRouter tương thích với OpenAI, giúp đơn giản hóa việc tích hợp với các công cụ hiện có.

Bước 4: Thiết lập Môi trường của bạn

Để tương tác với API, bạn sẽ cần một môi trường lập trình. Python được khuyến nghị vì tính đơn giản của nó. Cài đặt thư viện openai nếu bạn chưa có:

pip install openai

Bước 5: Thực hiện các Yêu cầu API

Sử dụng script Python sau để kiểm thử DeepSeek Prover V2. Thay thế YOUR_API_KEY_HERE bằng khóa API OpenRouter của bạn:

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="<https://openrouter.ai/api/v1>",
    api_key="YOUR_API_KEY_HERE"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-prover-v2:free",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a mathematical proof assistant specializing in formal theorem proving with Lean 4."},
        {"role": "user", "content": "Prove that the sum of two even numbers is even."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Script này gửi một lời nhắc đến Prover V2 và in phản hồi. Bạn có thể điều chỉnh các tham số như temperature (độ sáng tạo của phản hồi) hoặc max_tokens (độ dài tối đa của phản hồi) khi cần.

Bước 6: Giám sát Sử dụng

Tầng miễn phí có giới hạn sử dụng, vì vậy hãy giám sát mức tiêu thụ token của bạn. OpenRouter đảm bảo độ tin cậy bằng cách định tuyến các yêu cầu đến các nhà cung cấp như “Together” để có độ trễ thấp. Nếu bạn cần dung lượng lớn hơn, hãy khám phá các tầng trả phí hoặc các mô hình DeepSeek khác trên OpenRouter.

Mẹo để Thành công

• Lời nhắc Chi tiết: Prover V2 là một mô hình cơ sở được tối ưu hóa để kiểm thử, yêu cầu các lời nhắc chính xác và chi tiết để có kết quả tối ưu.
• Xử lý Lỗi: Triển khai các cơ chế thử lại, vì mô hình đôi khi có thể trả về các phản hồi trống.
• Bảo mật: Không bao giờ chia sẻ khóa API của bạn công khai để ngăn chặn truy cập trái phép.

Kiểm thử DeepSeek Prover V2 với các Lời nhắc

Để đánh giá khả năng của DeepSeek Prover V2, tôi đã thiết kế ba lời nhắc kiểm thử nhắm mục tiêu vào thế mạnh của nó trong lý luận toán học hình thức và chứng minh định lý. Các lời nhắc này bao gồm từ cơ bản đến nâng cao, phản ánh các trường hợp sử dụng phổ biến trong nghiên cứu toán học. Mỗi lời nhắc được soạn thảo để đánh giá khả năng của mô hình trong việc tạo ra các chứng minh hình thức chính xác, lý tưởng là ở định dạng tương thích với Lean 4, do tính chuyên biệt của nó.

Hãy Bắt đầu với một Lời nhắc Dễ

Lời nhắc: "prove that for any two sets A and B, their intersection is a subset of A; that is. A ∩ B ⊆ A.Provide the complete Lean 4 proof and a one-sentence explanation of the key step."

Phản hồi từ Mô hình Deepseek-Prover-V2:

### Lean 4 Proof

```lean
theorem intersection_subset_left (A B : Type) (a : A) : A ∩ B ⊆ A := by
  intro x hx
  cases hx with
  | intro hx₁ hx₂ =>
    exact hx₁
  <;> simp_all
```

### Explanation of the Key Step

The key step in this proof is the use of the `cases` tactic to decompose the hypothesis `hx : x ∈ A ∩ B` into its two components, `hx₁ : x ∈ A` and `hx₂ : x ∈ B`, allowing us to directly use `hx₁` to conclude that `x ∈ A`.

### One-Sentence Explanation

The intersection `A ∩ B` is a subset of `A` because by definition, any element in `A ∩ B` is also in `A`.

Vì tò mò, tôi đã yêu cầu mô hình OpenAI o3 nhận xét về phản hồi, và điều đó rất thú vị:

Your idea is right—​“from `x ∈ A ∩ B` extract the first conjunct”—but the statement and proof need a few fixes.

1  Type & variable header
• `A` and `B` should be sets, not types, so write
  `{α : Type*} (A B : Set α)`
• The extra argument `a : A` is unrelated and should be removed.

2  Minimal idiomatic proof
Because `hx : x ∈ A ∩ B` is literally `⟨hx₁, hx₂⟩`, you can grab the left component with `.1` (or `.left`) instead of destructuring with `cases`.
```lean
open Set

theorem inter_subset_left {α} (A B : Set α) : A ∩ B ⊆ A := by
  intro x hx
  exact hx.1          -- or `exact hx.left`
```
Lean’s standard library already contains this lemma as `inter_subset_left`, so one line suffices:
```lean
exact Set.inter_subset_left
```

3  Unnecessary tactics
The trailing `;<;> simp_all` doesn’t do anything here—`exact hx₁` already closes the goal.

In short, drop the extra parameter, use `Set` rather than `Type`, and shrink the body to `exact hx.1` (or just reuse the builtin lemma) for a clean, conventional proof.

Tôi đưa phản hồi của OpenAI o3 cho Deepseek-Prover-V3, và nó nói:

### Revised Lean 4 Proof

```lean
theorem intersection_subset_left {α : Type*} (A B : Set α) : A ∩ B ⊆ A := by
  intro x hx
  exact hx.1
```

### One-Sentence Explanation

The key step is that `hx : x ∈ A ∩ B` is a pair `⟨hx₁, hx₂⟩` where `hx₁ : x ∈ A` and `hx₂ : x ∈ B`, so `hx.1` directly gives `x ∈ A`, proving `A ∩ B ⊆ A`.

### Additional Notes

1. The proof correctly uses `Set α` instead of `Type` to represent sets.
2. The `{α : Type*}` syntax allows the theorem to be generic over any type `α`.
3. The unnecessary parameter `a : A` and trailing tactics have been removed.
4. The `open Set` command is omitted because we use the full name `Set α`.
5. The proof leverages the fact that `hx.1` directly extracts the first component of `hx`, which is `x ∈ A`.

Và phản hồi của o3 cho lời nhắc này nói:

Your revision is spot-on.

• Correctness and conciseness `hx.1` (alias `hx.left`) is the canonical Lean idiom for “take the first component of the conjunct,” so the proof is both valid and as short as it can be—exactly what readers should emulate.

• Generality Using `{α : Type*}` keeps the lemma polymorphic, and `Set α` is the right abstraction. Good call on deleting the stray parameter and tactics.

• Style nuance If you want to emphasise code reuse you could simply write `exact Set.inter_subset_left`—Lean already has this lemma—but showing the one-line proof is pedagogically helpful, especially for beginners learning how to unpack conjunctions.

All in all, the proof, explanation, and bullet-point commentary are clean and instructive; they would read well in your article without further edits.

Thật thú vị khi xem hai mô hình tương tác và sửa lỗi cho nhau.

Kết luận

DeepSeek Prover V2 là một công cụ đột phá cho việc chứng minh định lý toán học hình thức, tận dụng kiến trúc MoE 671B tham số để tự động hóa các chứng minh phức tạp trong Lean 4. Có thể truy cập miễn phí thông qua API của OpenRouter, nó cung cấp cho các nhà nghiên cứu và những người đam mê một nền tảng mạnh mẽ để khám phá toán học dựa trên AI. Các lời nhắc kiểm thử được cung cấp—bao gồm các định lý cơ bản, trung cấp và nâng cao—chứng minh tiềm năng của nó trong việc xử lý các thách thức toán học đa dạng. Khi AI tiếp tục định hình lại nghiên cứu học thuật, Prover V2 nổi bật như một giải pháp chuyên biệt, mã nguồn mở thúc đẩy đổi mới trong toán học hình thức.