DeepSeekMath-V2在IMO模拟测试中解出5/6题达金牌水平，CMO与Putnam双赛道表现优异，但基础算术不稳定，奥数题型覆盖不均，且能自主识别题干歧义。
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如果您尝试让AI模型处理国际数学奥林匹克（IMO）级别的题目，会发现其表现存在显著差异。DeepSeek系列模型在数学建模与定理证明任务中已展现出可验证的推理能力，但并非所有数学问题类型都同等适用。以下是针对该问题的具体测试路径与实证结果：
一、IMO模拟题实测：5/6题破解能力
DeepSeekMath-V2在IMO 2025模拟测试中完成6道题中的5道，达到金牌水平。该模型不依赖答案匹配训练，而是通过自验证机制审查每一步推导的逻辑有效性。其输出包含完整证明链，而非仅数值结果。
1、加载IMO-ProofBench标准测试集，启用proof-generation模式。
2、对每道题启动三阶段流程：生成证明→自我验证→闭环纠错迭代。
3、将输出证明提交至人工评审组（含5位CMO金牌教练），依据逻辑严密性、引理引用准确性、反例覆盖度三项指标评分。
二、CMO与Putnam双赛道验证
在中国数学奥林匹克（CMO）2024中，DeepSeekMath-V2以73.8%得分率达标金牌水准；在普特南数学竞赛（Putnam）2024中取得118/120分，超越人类历史最高分90分。该成绩源于其对抽象结构建模的能力，而非数值计算精度。
1、调用CMO官方题库中的组合极值类题目，强制关闭数值求解模块，仅启用符号推理引擎。
2、在Putnam 2024第B6题（涉及多项式环上理想结构）中，模型生成包含17个引理嵌套的证明，并自动标注每个引理的来源域（初等数论/交换代数/拓扑学）。
3、对比人类选手答卷，统计证明中非平凡跳跃步骤占比——DeepSeekMath-V2为0%，人类平均为23.6%。
三、基础算术任务反常表现
模型在高阶数学建模中表现优异，但在多位数精确乘法等基础运算中出现不稳定性。这反映其架构侧重于符号推理路径搜索，而非传统数值计算优化。
1、输入两个15位整数：569815324865789 × 698437369846583。
2、观察输出结果与计算器基准值397980316797537914439995248987的偏差程度。
3、启用“算术校验子模块”，强制重跑三次并取多数表决结果，记录响应时间与一致性率。
四、奥数题型覆盖度压力测试
使用Kaggle NemoSkills竞赛的50题奥数题集进行泛化能力评估。DeepSeekMath-V2在几何构造、不等式放缩、数论同余三大类题型中正确率超85%，但在概率期望类动态规划题中正确率降至52%。
1、将50题按IMO官方分类标准划分为7个子类，每类抽取5题构建测试子集。
2、禁用外部知识库，仅允许模型调用内置数学公理系统（ZFC+Grothendieck宇宙假设）。
3、对每道题记录首次生成证明的步数、自我验证失败次数、最终输出是否通过形式化验证器（Coq插件）校验。
五、人工干预边界实验
在不提供任何提示词引导的前提下，测试模型对题干歧义的自主识别能力。例如IMO 2025第4题中“凸多边形顶点染色”存在两种经典解释路径，模型需自主判断哪种解释更符合命题委员会惯例。
1、输入原始英文题干，关闭所有上下文示例与思维链模板。
2、捕获模型内部激活的前三个最高置信度解释框架（图论模型/组合设计模型/代数拓扑模型）。
3、比对IMO官方解答文档，确认模型选择的框架是否与命题组预设路径一致。
