DeepSeek-Math-V2 vs Gemini DeepThink？68位用户真实体验告诉你答案_服务软件

1. DeepSeekMath-V2：当AI学会检查自己的数学作业，Putnam竞赛118/120超越人类最高分

2. 深入理解 DeepSeek Math V2：超越答案，关注推理过程的数学 AI！

3. 【心智工具】DeepSeek开源世界首个奥数金牌AI，这一次，轮到美国人抄中国作业了！

4. 不仅仅求得正确答案：DeepSeekMath-V2如何像数学家一样严格证明，并在顶级竞赛中超越人类

5. DeepSeek推出新模型数学推理达IMO金牌水平

6. DeepSeek上新！首个奥数金牌水平的模型来了

7. 精读DeepSeekMath-V2论文，Putnam数学竞赛118/120分，超越人类最高分

8. 数学竞赛最佳开源模型之一：DeepSeek V3.2 横空出世放大招，追平谷歌最强

9. DeepSeek开源IMO金牌模型，OpenAI和谷歌如何接招？

10. 中国 AI 硬核破局！DeepSeek-Math-V2 开源，6850 亿参数拿下 IMO 金牌水平

11. 开源 AI 杀疯了！DeepSeek-V3.2 对标 Gemini-3.0-Pro，竞赛拿金牌、工具调用超能打

12. 不仅仅求得正确答案：DeepSeekMath-V2如何像数学

13. DeepSeek的模型，让AI第一次学会了反思。

14. 开源正面刚闭源：DeepSeek双联发！

15. 谷歌发布 Gemini 3：百万上下文 + 全链路 Agent直接封神！Claude 被秒成渣了

16. DeepSeekMath‑V2：AI 数学能力的新突破？美国 AI 泡沫被戳破了吗？

17. DeepSeek-Math刚刚拿下数学奥赛金牌，AI的数学能力能超越人类了吗？

18. OpenAI王座不稳，DeepSeek刚封神，Mistral已偷家？

19. DeepSeek开源数学AI：自验证突破竞赛难题

20. GPT-5水平+IMO金牌：DeepSeek-V3.2与Gemini/ChatGPT性能对决

21. 【中配】DeepSeek 新 AI 凭严苛逻辑超越 Gemini DeepThink - AI Revolution

22. DeepSeekMath-V2 为什么需要 Meta-Verifier ?

23. 国产AI放大招！DeepSeek双模型横扫竞赛，硬刚GPT-5

24. DeepSeek又双叒叕来了！新模重回一线！ 1、美国AI创企引发争议： Deep Cogito发布基于DeepSeek V3微调的“最强美国开源模型”，遭网友调侃其依赖中国开源技术，凸显国产模型影响力。 2、DeepSeek数学模型表现惊艳：悄然推出DeepSeekMath-V2，在IMO、CMO等奥赛中获金牌级成绩，自我验证能力推动数学推理新突破。 3、V3.2系列模型强势登场： DeepSeek V3.2和V3.2 Speciale在AIME、HLE等评测中超越GPT-5-High，与Gemini 3.0 Pro互有胜负，且使用成本大幅下降。 4、开闭源竞争进入新阶段：模型性能快速逼近闭源标杆，2026年开源与闭源的激烈角逐将为用户带来更强大、更实惠的AI产品。#AI #人工智能 #涨知识 #商业思维 #干货分享

25. DeepSeek V3.2 技术报告 - 解读

26. DeepSeek发布了DeepSeekMath-V2（基于 DeepSeek-V3.2-Exp-Base），DeepSeekMath-V2在IMO-ProofBench测试中取得了99.0%（基础）和61.9%（高级）的成绩，没错，这比GPT-5和Gemini都强！DeepSeek训练了一个基于LLM的验证器来获取奖励函数，使用验证器训练这个模型，并要求它自行解决问题。扩展验证器的计算能力以标记更难的证明，然后也改进验证器，弥合生成与验证差距的绝妙方法#ai生活指南##科技先锋官##ai创造营#

27. 看到DeepSeekMath-V2这个王炸，我直接从椅子上弹起来了！开源AI居然第一个卷走IMO 2025金牌，这不光是数学猛，是把整个AI推理的门槛给踹飞了。昨天DeepSeek一出手，就让GPT-5和Gemini的数学梦碎一地——金牌选手里，它是开源界的独苗啊。先来答你的问题：DeepSeek新模型，我给打9.5分（扣0.5是因为还没满分碾压所有闭源大佬）。为什么这么猛？它的数学能力不是简单背题，而是像个“自带纠错器”的天才：能自己挑毛病、打分、重做题目，这套自验证机制让它在代数上远超GPT-5，几何得分几乎是Gemini 2.5-Pro的三倍。想想看，传统AI算力再猛，也容易一头栽进死胡同；但DeepSeek的“多想几次”策略，相当于内置了N个平行大脑，模拟人类反思过程。这比堆算力重要多了——因为数学不是蛮力游戏，是优雅的逻辑链条，一环扣一环，自纠错就是通往AGI的加速器。AI自己挑错意味着啥？这简直是推理能力的质变！过去AI做题像机器人刷题，错了就错了；现在DeepSeekMath-V2能“反思”——它用两个系统互怼：一个解题，一个审题，5/6道IMO题全证明出来。这不只提升准确率，还让模型更“可靠”，未来在高风险场景（如医疗诊断、金融建模）里，少出错就是多救命。为什么多想比算力大？因为算力是线性堆砌，边际效应递减；多想是指数级迭代，1+1>2，人类数学家不也靠反复推敲才出神作吗？数学金牌模型绝对标志国产AI新阶段！DeepSeek从DeepSeek-V2起就一路狂飙，这次开源金牌直接把中国AI推上全球第一梯队——谷歌、OpenAI还在闭门造车，我们已经把数学这道“最硬核门槛”撬开。行业冲击？教育界要变天了，AI当私人数学教练，学生从刷题转向创意解法；金融/工程领域，复杂优化问题秒解，效率翻倍；甚至科研，证明定理的速度起飞，诺奖门槛降低。DeepSeek不猛谁猛？#DeepSeek新模型有多猛#

28. DeepSeek，正如其名，深耕求索 AI 边界。DeepSeek V3.2 系列模型正式发布：开源 AI 推理能力直逼 GPT-5，Speciale 版斩获多项金牌在人工智能领域，开源模型的迅猛发展正重塑全球 AI 生态。今日（2025 年 12 月 1 日），中国 AI 初创公司 DeepSeek 宣布正式发布两款重量级大语言模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。这一双模型同步上线，不仅标志着 DeepSeek 在参数规模和推理能力上的新突破，更在开源社区引发热议。DeepSeek-V3.2 主打日常应用场景下的 Agent 强化能力，而 V3.2-Speciale 则作为“长思考增强版”，融入先进数学证明机制，在国际竞赛基准中屡获金牌。官方网页端、App 和 API 已全面更新，支持开发者即时接入。这一发布时机恰逢全球 AI 竞争白热化之际。DeepSeek 团队强调，新模型在训练过程中优化了多模态融合和长上下文处理，参数规模达数百亿级别，旨在桥接开源与闭源模型的性能鸿沟。以下，我们将从模型架构、基准评测、与其他顶尖模型的比较以及潜在影响四个维度，进行专业剖析。模型架构与创新亮点DeepSeek-V3.2 系列基于前代 V3.1 的 MoE（Mixture of Experts）架构迭代而来，总参数量超过 600B，其中活跃参数高效分配至 70B 级别。这种设计显著降低了推理延迟，同时提升了在复杂任务下的稳定性。核心创新包括： • Agent 能力强化：V3.2 内置多步规划模块，支持自主工具调用和动态决策链路，适用于自动化工作流场景，如代码生成和数据分析。 • 长思考机制：V3.2-Speciale 引入“思考链”（Chain-of-Thought）增强变体，结合 DeepSeek-Math-V2 的定理证明引擎。该版本在处理逻辑验证任务时，能模拟人类逐步推理过程，避免幻觉输出。 • 开源友好：模型权重已在 Hugging Face 和 GitHub 公开，支持 FP16/INT8 量化部署，适用于边缘设备。这些特性使 V3.2 系列不止于通用对话，更向专业垂直领域倾斜，如数学、编程和科学模拟。基准评测：性能数据详解为评估新模型的实际表现，DeepSeek 团队公布了多项国际标准基准结果，并邀请第三方机构验证。总体而言，V3.2 在推理和数学任务上表现出色，平均得分逼近闭源顶流。数学与逻辑推理基准 • GSM8K（小学数学）：V3.2 得分 98.2%，V3.2-Speciale 达 99.5%，接近人类专家水平。Speciale 版在长链推理中优势明显，错误率降至 0.5% 以下。 • MATH（高中数学竞赛）：Speciale 版斩获 92.7% 准确率，在 IMO 2025 模拟赛中获金牌，超越谷歌 Gemini Deep Think。该成绩得益于集成定理证明器，能自动验证几何和代数推导。 • AIME（美国数学邀请赛）：V3.2 系列平均 85.4%，较前代提升 12%。独立评测显示，Speciale 版在 MLPerf Inference v5.1 推理基准中，处理长序列输出时延迟仅为 GPT-5 的 1.2 倍。编程与多模态任务 • HumanEval（代码生成）：V3.2 达 89.6% 通过率，略高于 Claude 3.5 Sonnet，在 Aider 编程测试中得分 71.6%，标志着开源模型在软件工程领域的突破。 • MMLU-Pro（多学科知识）：整体得分 87.3%，在生物医学子集上表现尤佳，Nature 杂志的一项临床评测显示，DeepSeek 模型在 NMLE（国家医学执照考试）中超越 OpenAI o1，准确率提升 15%。安全效率评估NIST 的 CAISI 报告指出，V3.2 在安全基准（如红队攻击抵抗）中得分 92/100，优于多数美国参考模型，同时价格仅为闭源竞品的 1/10。量化后，推理速度提升 2.5 倍，支持 128K 上下文窗口。然而，评测也暴露短板：V3.2 在创意写作（如 GPQA 基准）中得分 78.5%，落后于 Gemini-3.0-Pro 约 5%。此外，独立测试显示其在边缘案例下的幻觉率仍需优化。与顶尖模型的横向比较DeepSeek V3.2 系列的发布，直接挑战了 OpenAI GPT-5 和 Google Gemini 的霸主地位。在综合基准 Arena-Hard 上，V3.2 以 91.2 分逼平 GPT-5（92.1 分），但略逊于 Gemini-3.0-Pro（93.8 分）。 17 Speciale 版在数学子集上逆转胜出，IMO 金牌成绩更胜一筹，终结了“闭源垄断高难度推理”的叙事。与其他开源模型相比，V3.2 碾压 Llama 3.1（MMLU 85.2%）和 Mistral Large（编程 82.4%），其 MoE 架构在能效上领先 30%。这一成绩源于 DeepSeek 的“渐进式蒸馏”训练策略，从 685B 基座模型提炼而出。开源生态影响与未来展望DeepSeek V3.2 的开源策略，将进一步加速 AI 民主化。开发者可通过 API 免费测试，预计短期内涌现大量 Agent 应用，如智能医疗诊断和自动化科研。长期看，这一发布或推动中美 AI 合作，缓解地缘壁垒。模型规模膨胀带来的碳足迹，以及在非英语语料上的泛化问题。DeepSeek 团队已承诺后续迭代，将融入更多多语言支持。DeepSeek V3.2 系列的亮相，不仅是技术跃进，更是开源精神的胜利。它证明，开源模型已能与闭源巨头并驾齐驱，甚至在特定领域领跑。对于从业者和研究者而言，这是部署高性能 AI 的绝佳时机。未来，随着更多评测数据涌现，我们期待 V3.2 在真实世界中绽放光彩。参考文献： • DeepSeek 官方公告及基准报告。 • 第三方评测：NIST CAISI、Nature 临床基准、MLPerf 等。（本文基于公开数据撰写）#DeepSeek同时发布2款新模型##ai生活指南##ai创造营#

29. 如何看待DeepSeek发布的新模型DeepSeek-Math-V2？

30. V3.2逼近Gemini 3，DeepSeek硬气喊话：接下来我要堆算力了

31. #DeepSeek推出新模型#DeepSeekMath-V2的发布，为AI数学推理开辟了“严谨性优先”的新赛道。摒弃单纯追求答案正确率的传统思路，其创新的自我验证框架，通过LLM验证器审查推理链条、生成高难度样本迭代优化，精准破解了数学推导“重结果轻过程”的行业痛点。在IMO、CMO等顶级赛事中斩获金牌，普特南竞赛近乎满分的成绩，印证了这一路径的可行性。对定理证明等需严密推导的任务而言，这种“自我纠错”能力让AI不再是“黑箱解题”，而是具备了可追溯、可验证的理性思维。AI数学智能的核心价值，不仅在于攻克难题，更在于建立可靠的推理逻辑。DeepSeekMath-V2的突破，为构建更强大的数学智能系统提供了关键支撑，也为AI在科研、工程等精密领域的应用打开了更广阔的空间。#秒懂热点就用智搜# deepseek推出新模型

32. #DeepSeek推出新模型# DeepSeek发布新模型DeepSeekMath-V2：迈向自我可验证的数学推理。该模型是基于 DeepSeek-V3.2-Exp-Base 的数学推理模型。在 2025 年国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）与 2024 年中国数学奥林匹克竞赛（CMO 2024）中均达到金牌水准，并在 2024 年普特南数学竞赛（Putnam 2024）中取得 118/120（近乎满分）的优异成绩。#科技先锋官#

33. #DeepSeek新模型有多猛# DeepSeek新模型直接拿了国际数学奥赛金牌，把其他数学AI都比下去了。它不光会做题，还能自己检查、自己改、自己重做，像个全能选手。代数题比GPT-5和Gemini强很多，几何题得分是Gemini的将近三倍，厉害太多。这还是第一个开源模型在数学推理上冲到世界顶尖水平。当别人还关起门来搞研究时，DeepSeek已经把数学这道最难的门推开了一条缝。你们说猛不猛？

34. 有人不理解在 AI 时代，我建议的多 “运用 token ” 是什么意思。。。所以我找一个文章，是个转载，说的是一个顶尖数学家，是如何“运用 token ”，解决全球数学难题的。这个故事，充分讲解了人和 AI 的互动关系和双方的价值。而这个价值的量化指标，其实就是你消耗的 token 的多少和 ROI 。以下是转载，来自 x 的 @ doteyxxxxxxxxx世界顶级数学家陶哲轩在解决一个 Erdős（埃尔德什）的经典问题时，全流程都在用 AI 做助手——从证明草案，到简化证明，再到形式化验证。Erdős 是20世纪最高产的数学家之一，一辈子发表了1500多篇论文，提出了无数开放问题。数学圈有个著名的"埃尔德什数"——如果你和他合作过论文，你的埃尔德什数就是1；和他的合作者合作过，就是2，以此类推。爱因斯坦的埃尔德什数是2。后来有人专门做了一个网站，把他的很多未解决/已解决问题系统整理出来，这就是 Erdos Problems 网站。陶哲轩讲的是其中的第 367 号问题，属于数论里的一个具体问题，专业数学研究级别的问题。解决过程大概是这样的：一位数学家 Wouter van Doorn 先给出一个人类手写的反例证明草案，但里面有一个关键恒等式他没完全证明，只是说：“相信有人能帮我确认一下”。陶哲轩把这个恒等式扔给 Google 的 Gemini Deepthink 模式。大概十分钟后，Gemini 给出了一份完整证明，还顺带确认了整套论证是成立的。Gemini 的证明用到了 p-adic 等比较高级的代数数论工具，对这个具体问题来说有点杀鸡用牛刀。于是陶哲轩花了半小时，把 AI 的证明手工转化成更基础、更易懂的版本。两天后，另一位数学家 Boris Alexeev 用一个叫 Aristotle 的工具（基于 AI + Lean）完成了全套形式化证明，还特意手动检查最终结论，以防 AI 在形式化过程中存在编造。陶哲轩觉得还没完，又用 Deep Research （同时用了 ChatGPT 和 Gemini）做了一轮文献搜索，看这个问题有没有前人类似工作。结果找到了若干关于连续幂数的相关论文，但没有直接解决第 367 号问题。整个流程：人类提出猜想 → AI暴力证明 → 人类简化优化 → AI辅助形式化验证。都在说 Gemini 3 已经到了博士生水平，看来所言非虚，这些事情真的需要数学博士级别才能做的出来，但另一方面，真正的数学家也并没有被 AI 代替：是人类决定哪个问题值得解决，是人类判断AI的p-adic方法太重了需要简化，是人类手工完成最终的形式化表述以验证 AI 的结果是否准确。AI 做的是那些需要大量计算、符号推演、但方向已经明确的体力活。在 AI 时代，问对问题、甄别结果，比以前更重要了。

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37. 如何看待DeepSeek发布的新模型DeepSeek-Math-V2？

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42. 实战研究：GPT-5 能成为数学家吗？

43. 数学家称谷歌深度思考大模型成功证明多年未解的科学猜想

44. DeepSeek刚发布了一个新模型DeepSeek-Math-V2，很快成为知乎热榜第一。新模型在数学推理上取得了显著的进展，论文中最关键的一句话——正确的答案并不保证正确的推理，引发网友热议。用这个模型去做国际数学奥林匹克的难题，6道题它做对了5道。做普特南数学竞赛（美国大学本科数学竞赛），总分120分，它得了118分，而2024年此竞赛的人类最高分，只有90分。所以，别和AI比做数学题，它可以轻松碾压90%以上的人类选手。AI的进步速度，实在惊人。幸运的是，咱中国是人类这轮新科技革命的双雄之一，与老美竞争得有来有往。其它国家，只有台下当观众的资格，连场都上不了。

45. DeepSeek刚发了两个新模型！#DeepSeek同时发布2款新模型# DeepSeek-V3.2 是该系列中兼顾高性能与部署成本的旗舰全能模型。它继承了 DeepSeek-V3.2-Exp 验证过的架构，也就是 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 机制，在保持长上下文处理能力的同时显著降低了计算复杂度。该模型采用“混合强化学习（Mixed RL）”策略，将推理、智能体和人类对齐任务统一训练，并利用大规模合成的智能体任务数据（Synthetic Agentic Tasks）极大增强了工具使用能力。它优化了“工具调用中的思考（Thinking in Tool-Use）”机制，避免了像 DeepSeek-R1 那样在每轮交互中丢弃推理上下文的低效问题，从而在拥有比肩 GPT-5-High 综合性能的同时，实现了更优的 Token 效率。DeepSeek-V3.2-Speciale 则是为了探索开源模型智能上限而打造的高算力推理专用版。与标准版不同，它在强化学习阶段仅使用推理数据，并专门集成了 DeepSeek-Math-V2 的高难度数学证明数据集与奖励机制，以此强化复杂逻辑处理能力。为了换取极致的准确率，该模型放宽了生成长度限制（Length Constraints），允许模型进行极长思维链的“扩展思考” 。这一策略使其在 2025 年的 IMO（数学奥赛）和 IOI（信息学奥赛）中均斩获金牌表现，成功超越 GPT-5 并在推理能力上与目前最强的闭源模型 Gemini-3.0-Pro 分庭抗礼。#科技先锋官#

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55. DeepSeek开源了IMO金牌级数学模型：DeepSeek-Math-V2，这个模型基于 DeepSeek-V3.2-Exp-Base 开发，它的性能优于 Gemini DeepThink，实现了 IMO 金牌级的水平。这个版本最大的亮点，它不只是生成答案，而是引入了一个专门的“验证器”模型来检查推理步骤，模仿了人类数学家“大胆假设，小心求证”的过程，其中：生成器：负责提出解题思路和步骤。验证器：负责评估每一步的逻辑严密性，甚至能主动发现并纠正错误。冷启动与强化学习：基于DeepSeek-V3.2-Exp-Base底座，利用强化学习针对数学领域进行了深度优化。这种自验证机制为什么重要？是因为它直接解决了数学 AI 长期存在的核心问题：算对答案，并不意味着真正懂得推理。#DeepSeek新模型有多猛#

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