Teorem ispatlamada devrim: DeepSeekMath-V2 resmen yayında

Çin merkezli DeepSeek, 2025’in başında ücretsiz erişilebilen “düşünen modelleri” ile büyük ses getirmişti. Şirket şimdi, bu başarının üzerine inşa ettiği yeni modeli DeepSeekMath-V2’yi duyurdu. Amaç; yalnızca doğru sonuca ulaşmak değil, adım adım doğrulanabilir, kendi kendini denetleyebilen matematiksel akıl yürütme sistemi oluşturmak.

Doğrulama döngüsüne dayalı yeni yaklaşım

DeepSeek, yeni modelinde “üretim–doğrulama döngüsü” adını verdiği bir yöntem kullanıyor.

Şirket, teorem ispatlamada kullanılmak üzere LLM tabanlı hassas bir doğrulayıcı eğitti.

Ardından bu doğrulayıcıyı “ödül modeli” olarak kullanarak bir ispat üretici geliştirdi.

Bu yapı sayesinde model, oluşturduğu ispatlarda hata tespiti yapmaya teşvik ediliyor. Zor ve manuel doğrulanması güç ispatlar, otomatik ölçeklenen doğrulama sistemiyle etiketlenerek doğrulayıcıyı sürekli daha da iyi hale getiren ek eğitim verilerine dönüşüyor.

Uluslararası matematik yarışmalarında üst düzey başarı

DeepSeekMath-V2, şimdiden birçok matematik turnuvasında dikkat çekici sonuçlar elde etti:

IMO 2025 ve CMO 2024’te altın seviye başarı

Putnam 2024 sınavında neredeyse kusursuz kabul edilen 118/120 puan

Bu skorlar, modelin özellikle teorem ispatlama konusundaki gücünü ortaya koyuyor.

Model temeli ve ulaşılabilirlik

Yeni model, DeepSeek-V3.2-Exp-Base altyapısı üzerine kurulmuş.

HuggingFace üzerinden indirilebiliyor.

Çalıştırma ve uygulama desteği için ise DeepSeek-V3.2-Exp GitHub deposu öneriliyor.

Bilim ve teknoloji için yeni kapılar açabilir

DeepSeekMath-V2’nin yayına açılması, matematiksel düşünme süreçlerini daha iyi anlamayı sağlayabilir. Bu da sağlık, teknoloji ve diğer bilimsel alanlarda yeni keşiflerin yolunu açabilir.

AI şirketleri burada durmayacak; matematiksel akıl yürütmeyi geliştirmek için yeni yöntemler aramayı sürdürecekler.

Elbette henüz Millennium Problemleri’nin çözümü kapıda sayılmaz, ancak bu model gibi araçlar araştırmacıların doğru yolda ilerlemesine yardımcı olabilir.

Model hakkında daha fazla bilgiye GitHub sayfasından ulaşabilir, araştırma makalesini PDF olarak indirebilir ve modeli HuggingFace üzerinden edinebilirsiniz.