DeepSeek-Prover-V2-7B还是DeepSeek-Prover-V2-671B两大规格选型对比与硬件门槛完整解析【免费下载链接】DeepSeek-Prover-V2-671B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671BDeepSeek-Prover-V2 是 DeepSeek 面向 Lean 4 的开源形式化定理证明大模型。本文对比DeepSeek-Prover-V2-7B与DeepSeek-Prover-V2-671B两大规格从架构、性能到硬件门槛逐一拆解帮你快速完成模型选型并算清部署所需的 GPU 显存预算。 先搞懂Prover-V2 是干什么的任务输入一段带sorry占位的 Lean 4 形式化定理模型自动先给出证明计划再产出完整的形式化证明训练方法由 DeepSeek-V3 递归地将复杂定理分解为子目标用轻量模型逐个子目标搜索证明把形式化证明 非形式化思维链合并成冷启动数据再经过微调 强化学习二值对/错奖励训练官方成绩671B 版神经定理证明 SOTA——miniF2F-test 通过率88.9%PutnamBench 658 题解出49 题官方还发布了包含 15 道 AIME 竞赛题、共 325 题的 ProverBench 评测集一句话它是会写数学证明的专业模型不是通用对话模型。 核心差异速览7B vs 671B 参数对比维度DeepSeek-Prover-V2-7BDeepSeek-Prover-V2-671B基座模型DeepSeek-Prover-V1.5-BaseDeepSeek-V3-Base网络结构稠密Dense7B 参数全程参与计算MoE 混合专家总参数 671B每 token 激活约 37B专家路由—256 个路由专家 1 个共享专家每 token 激活 Top-8层数 / 隐层—61 层、隐层 7168前 3 层为稠密层上下文长度扩展至 32K约 128K权重精度bfloat16FP8e4m3128×128 分块量化定位轻量入门教学演示、流程原型性能旗舰追求 SOTA、生产级定理证明671B 版的架构细节可在本仓库config.json中直接验证model_type: deepseek_v3、n_routed_experts: 256、num_experts_per_tok: 8模型推理实现由随仓库提供的modeling_deepseek.py与configuration_deepseek.py承载tokenizer 由tokenizer.json定义配合 HuggingFace transformers 即可加载。️ 硬件门槛解析跑两个规格各需要多少显存671B集群级部署最低单节点 8 卡起步权重体量本仓库将 checkpoint 切分为 163 个 safetensors 分片model-00001-of-000163.safetensors~model-000163-of-000163.safetensors索引文件model.safetensors.index.json记录的total_size约1.37TB按 FP8 精度权重约 680GB 量级。推理时还要为 KV Cache 与激活值预留额外空间。社区常见参考方案vLLM / SGLang 等推理框架部署方案显存合计可行性说明8×H100 / H80080GB640GB需开启 MoE 专家卸载部分专家放 CPU 内存吞吐量有明显损失16×H100 / H80080GB1280GB权重全量进显存张量并行 16部署从容8×H200141GB1128GB单节点张量并行 8主流顺滑选择8×B200192GB1536GB新一代卡长上下文余量充足结论671B 版的入门门槛是单节点 8 张以上 80GB 级 GPU其中 8×H200 是体验最顺滑的方案单卡 80GB 的工作站无法完整承载。7B单张消费级显卡即可量化精度权重占用最低显存建议bfloat16约 14GB24GBRTX 3090 / 40908-bitGPTQ/AWQ约 8GB16GBRTX 4060 Ti 16G / L44-bit约 5GB8GB 级显卡统一内存的 Mac 也能跑7B 版的 32K 上下文无需全量启用KV Cache 可按实际证明长度动态调整进一步压缩显存开销。⚖️ 按场景选型速判7B 还是 671B你的场景推荐规格理由研究形式化定理证明、对标 SOTA671B唯一具备官方 SOTA 成绩的规格完整跑 ProverBench325 题评测671B含 AIME 竞赛题难度高搭建 Lean 4 证明流水线、教学演示7B单卡可跑、迭代快、成本低无 GPU 集群只有一台工作站7B671B 单卡 80GB 装不下预算充足要最强证明能力671BMoE 每 token 仅激活约 37B推理成本接近稠密 37B 模型一句话总结7B 解决能不能跑的问题671B 解决能跑多强的问题。 快速上手获取并运行 671B 权重克隆本镜像仓库含 163 分片权重、索引与配置git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B用 transformers 指向目录加载架构为DeepseekV3ForCausalLM需开启trust_remote_codefrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id DeepSeek-Prover-V2-671B # 或 DeepSeek-Prover-V2-7B tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_mapauto, torch_dtypetorch.bfloat16, trust_remote_codeTrue)提示词写法参考仓库README.md官方示例把带sorry的 Lean 4 定理代码传入模型会先输出证明计划再输出完整形式化证明。 选型清单下单前先过一遍☑️ 确认任务形式化定理证明Lean 4而非通用对话或代码补全☑️ 确认规格7B 稠密轻量款671B MoE 旗舰款256 专家 / Top-8 激活☑️ 确认显存7B 约 14GBbf16即可起步671B 仅权重就约 680GBFP8☑️ 确认性能预期只有 671B 有官方 SOTA 数据miniF2F-test 88.9%、PutnamBench 49/658☑️ 确认授权模型使用受仓库LICENSE条款约束商用前请阅读【免费下载链接】DeepSeek-Prover-V2-671B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考