DeepSeekMath-V2: Η νέα AI που θέλει να ξαναγράψει τον τρόπο που κάνουμε μαθηματικά
Η DeepSeek συνεχίζει να προκαλεί θόρυβο στον χώρο της τεχνητής νοημοσύνης, αυτή τη φορά με ένα μοντέλο που στοχεύει κατευθείαν στην καρδιά της μαθηματικής σκέψης. Μετά την κυκλοφορία ενός από τα πρώτα free-to-access thinking models στις αρχές του 2025, η κινεζική εταιρεία παρουσιάζει τώρα το DeepSeekMath-V2, ένα σύστημα σχεδιασμένο όχι απλώς να δίνει σωστές απαντήσεις, αλλά να παράγει και να ελέγχει πλήρεις, αυστηρές μαθηματικές αποδείξεις.
Η φιλοδοξία του project είναι να δημιουργήσει ένα AI που μπορεί να λειτουργήσει σαν μαθηματικός και όχι σαν αριθμομηχανή. Η ομάδα της DeepSeek θέλει ένα μοντέλο που να σκέφτεται μαθηματικά, να αιτιολογεί, να εντοπίζει τα λάθη του και να τα διορθώνει, προσεγγίζοντας τον τρόπο που εργάζονται οι άνθρωποι όταν συντάσσουν αποδείξεις ή αναλύουν θεωρήματα.
Στον πυρήνα του DeepSeekMath-V2 βρίσκεται ένας μηχανισμός που η εταιρεία αποκαλεί generation-verification loop. Η λογική είναι σχετικά απλή, αλλά η υλοποίηση απαιτεί εξαιρετικά εξελιγμένα συστήματα. Πρώτα, το μοντέλο δημιουργεί μια απόδειξη. Έπειτα, ένα εξειδικευμένο verifier – επίσης εκπαιδευμένο πάνω σε LLM αρχιτεκτονική – ελέγχει την εγκυρότητά της. Στη συνέχεια, το proof generator ανταμείβεται όταν εντοπίζει προβλήματα, τα διορθώνει και υποβάλλει πιο αυστηρές εκδοχές. Όλο αυτό δημιουργεί έναν κύκλο συνεχούς βελτίωσης όπου και τα δύο κομμάτια αναβαθμίζονται αμοιβαία.
Η DeepSeek δηλώνει ότι χρησιμοποιεί verification scaling ώστε να μπορεί το σύστημα να δίνει αυτόματα labels σε αποδείξεις που είναι δύσκολο να αξιολογηθούν από ανθρώπους, παρέχοντας έτσι ακόμη περισσότερα δεδομένα εκπαίδευσης στον verifier. Με άλλα λόγια, το AI εκπαιδεύεται επάνω σε προβλήματα που προηγουμένως θα απαιτούσαν αναλυτές υψηλού επιπέδου. Το μοντέλο ασκείται συνεχώς σε αποδείξεις που γίνονται όλο και πιο περίπλοκες, χτίζοντας μια μαθηματική βάση που δεν είναι απλώς εκτεταμένη αλλά και δομικά συνεπής.
Ήδη τα αποτελέσματα δείχνουν ότι κάτι πολύ ενδιαφέρον συμβαίνει. Το DeepSeekMath-V2 πέτυχε gold-level επιδόσεις στους διαγωνισμούς IMO 2025 και CMO 2024, ενώ στον Putnam 2024 πλησίασε το άριστα με σκορ 118/120, χρησιμοποιώντας scaled test-time compute. Πρόκειται για επιδόσεις που δύσκολα παραβλέπονται, ειδικά σε έναν χώρο όπου η ακριβής μαθηματική σκέψη παραμένει πρόκληση για τα περισσότερα μεγάλα μοντέλα γλώσσας.
Τεχνικά, η νέα έκδοση βασίζεται στο DeepSeek-V3.2-Exp-Base και είναι ήδη διαθέσιμη στο HuggingFace. Για όσους θέλουν να την αξιοποιήσουν άμεσα, η εταιρεία συστήνει να δουν τον σχετικό κώδικα και τα εργαλεία inference που βρίσκονται στο GitHub repository του DeepSeek-V3.2-Exp. Η προσέγγιση της εταιρείας δείχνει έναν προσανατολισμό όχι μόνο στην έρευνα αλλά και στην πρακτική διάθεση ανοικτών μοντέλων σε προγραμματιστές, μαθηματικούς και ερευνητές.
Η σημασία της κυκλοφορίας δεν περιορίζεται σε επιτυχίες διαγωνισμών. Αν η τεχνολογία ωριμάσει, μπορεί να οδηγήσει σε νέα εργαλεία που θα επιταχύνουν την ανακάλυψη θεωρημάτων, την κατανόηση πολύπλοκων συστημάτων και τη δημιουργία νέων μαθηματικών μεθοδολογιών. Ένας πιο βαθύς θεμελιώδης μαθηματικός συλλογισμός μπορεί να έχει πρακτικές επιπτώσεις στην επιστήμη υλικών, στην ιατρική τεχνολογία, στη φυσική υψηλών ενεργειών και σε κάθε κλάδο που βασίζεται σε σύγχρονη υπολογιστική θεωρία.
Προς το παρόν, κανείς δεν περιμένει από το DeepSeekMath-V2 να λύσει τα Millennium Problems. Αυτά παραμένουν τόσο περίπλοκα ώστε ούτε οι κορυφαίοι ανθρώπινοι μαθηματικοί δεν τα έχουν αγγίξει σε δεκαετίες έρευνας. Ωστόσο, το κρίσιμο σημείο είναι αλλού: η ανάπτυξη τέτοιων μοντέλων μπορεί να βοηθήσει στη διαμόρφωση νέων εργαλείων που θα επιτρέψουν στους ερευνητές να πλησιάσουν τέτοιου είδους προβλήματα με φρέσκια προοπτική.
Η DeepSeek επισημαίνει ότι η ανοικτή πρόσβαση στην τεχνολογία είναι στρατηγικής σημασίας. Το μοντέλο, τα βάρη, τα datasets και τα σχετικά ερευνητικά εργαλεία διατίθενται δημόσια, επιτρέποντας σε ανεξάρτητες ομάδες να τα αξιολογήσουν, να τα εξελίξουν και να χτίσουν επάνω τους. Αυτό δημιουργεί έναν οικοσύστημα συνεργασίας που έχει τη δυνατότητα να επιταχύνει δραματικά την πρόοδο στον χώρο της μαθηματικής τεχνητής νοημοσύνης.
