梁文锋与杨植麟再度交锋，谁能胜出？

记者闫俊文 编辑张晓迪

在2月份的论文“撞车”事件后，梁文锋和杨植麟又在新的大模型领域相遇了。

4月30日，DeepSeek推出了他们的新模型DeepSeek-Prover-V2，专门用于数学定理的证明。

Prover-V2的参数规模达到了671B（6710亿参数），相比之前的V1.5版本的7B，增加了近百倍，这使得它在数学测试集上的效率和准确性都得到了显著提升，比如，这个模型的miniF2F测试通过率高达88.9%，并且成功解决了普特南测试中的49道题目。

有趣的是，在4月中旬，月之暗面也发布了一个用于形式化定理证明的大模型Kimina-Prover，这是Kimi团队与Numina共同开发的产品，并且开源了1.5B和7B参数的模型蒸馏版本。这个模型在miniF2F测试中的通过率为80.7%，在普特南测试中解答了10道题。

从比较来看，DeepSeek-Prover-V2在miniF2F测试和普特南测试的表现都超越了Kimina-Prover的预览版本。

值得留意的是，两家公司在技术报告中都提到了强化学习。例如，DeepSeek的报告标题为《DeepSeek-Prover-V2：通过子目标分解的强化学习推动形式数学推理》，而月之暗面的则是《Kimina-Prover Preview：基于强化学习技术的大型形式推理模型》。

在2月的那两篇“撞车”论文中，梁文锋和杨植麟都是作者，这两家公司都聚焦于Transformer架构中的注意力机制，特别是如何让模型更有效地处理长上下文。

作为中国大模型领域备受关注的创业者，他们也面临着各自的挑战。

对梁文锋来说，自从R1模型发布超过三个月后，外界对DeepSeek的关注度似乎在减弱，阿里巴巴的开源模型正迅速迎头赶上并可能超越DeepSeek，大家都在期待他们能尽快推出R2或V4模型，以巩固他们的领先地位。

而对于杨植麟和月之暗面，Kimi正在面临字节跳动的豆包和腾讯元宝的竞争，他们也必须不断创新以保持市场活力。

编程与数学，通向AGI的两条路

谈到AGI的实现之路，2024年，DeepSeek的创始人梁文锋在接受《暗涌》采访时表示，他们确实在三个方向上有所布局：首先是数学和代码，其次是多模态，最后是自然语言本身。数学和代码就像围棋一样，是一个封闭且可验证的系统，可能通过自我学习实现高智能；而多模态则需要与人类真实世界的互动学习。他们对所有可能性持开放态度。

这次Prover-V2模型的发布，确保了DeepSeek各个模型的同步进化。

Prover系列模型从2024年3月开始发布，到了2024年8月更新为DeepSeek-Prover-V1.5（简称Prover-V1.5），2025年4月再升级到DeepSeek-Prover-V2。

DeepSeek的代码系列模型Coder从2024年4月开始更新，6月升级为Coder-V2-0614，7月再次升级，9月DeepSeek-V2-Chat和DeepSeek-Coder-V2合并，形成了新的DeepSeek-V2.5，2024年12月更新至V3，今年3月升级至V3-0324。

通用推理大模型，以1月20日发布的R1模型为例，具有较低的价格，自然语言推理能力出色，在数学、代码和自然语言推理等任务上，表现不亚于OpenAI的o1正式版。

从Prover-V2的技术报告来看，它与DeepSeek其他模型的进化是相互关联的，DeepSeek-Prover-V2-671B是基于DeepSeek-V3进行微调的。在冷启动阶段，DeepSeek-V3会将复杂问题拆分为一系列子目标，接着解决这些子目标的证明会被整合到一个思维过程链中，结合DeepSeek-V3的逐步推理，形成强化学习的初始冷启动。

算法工程师、知乎用户“小小将”告诉《中国企业家》，推理模型在进行推理时需要复杂的思考，而代码和数学模型恰好可以验证推理大模型的能力进展，因为数学和代码的结果是可检验的。

他认为，Prover-V2的发布与新模型R2或V4的上线并没有直接关系，更像是独立的模型更新。

他预测，R2模型的开发过程可能会比较快，类似于GPT-o1到o3的演变，尤其是在强化学习能力提升方面，DeepSeek可以基于V3来提高后续的训练效果。而V4则可能是一个大版本的更新，研发周期较长，因为预训练的工作量和训练方法可能会有所变化。

目前市场对DeepSeek的新模型充满了期待和想象。

市场上有传言称R2模型将基于华为的昇腾系列GPU芯片推出，但一位行业人士表示，这个消息不太靠谱。因为在英伟达H20芯片被限制后，昇腾系列芯片在市场上也显得供不应求，“如果用于大模型研发，昇腾的鲁棒性可能不够强”。

DeepSeek与Kimi的未来究竟如何？

有创业公司的人士向《中国企业家》透露，华为的昇腾芯片在训练大模型方面效果并不理想，主要是因为其生态系统还不够成熟。不过，用于大模型的推理和部署，倒是没啥问题。

DeepSeek能否继续领先？

作为备受瞩目的初创公司，DeepSeek和月之暗面在激烈的市场竞争中面临着被大企业赶超的压力。

就拿月之暗面旗下的Kimi来说，根据QuestMobile的数据，Kimi上线不到一年，到了2024年11月，月活跃用户突破了2000万，仅次于豆包的5600万。

截至2025年2月底，AI原生应用的月活跃用户排名发生了变化，前几名从豆包、Kimi、文小言变成了DeepSeek、豆包和腾讯元宝，用户规模分别为1.94亿、1.16亿和0.42亿。

2月中旬，腾讯元宝宣布与DeepSeek合作，紧接着，凭借超级产品微信的引流和大量的广告支出，腾讯元宝在用户数量上已超越Kimi，成为第三大AI产品。根据AppGrowing的数据，今年第一季度，腾讯元宝的广告投入达到14亿元，远超Kimi的1.5亿元。

如今，Kimi正在测试社区功能，旨在增强用户的粘性。

而DeepSeek同样面临着大企业带来的竞争压力。最近，阿里巴巴在大模型领域展现出了强大的实力。

在4月29日，阿里巴巴发布了新一代的通义千问模型Qwen3，这个模型被称为“混合推理模型”，它结合了“快思考”和“慢思考”，参数量仅为DeepSeek-R1的三分之一，性能全面超越了R1和OpenAI的o1等同类产品。

蔡崇信曾对DeepSeek做出评价，说明了开源的重要性。公开数据显示，阿里通义已经开源了超过200个模型，全球下载量超过3亿次，千问的衍生模型数量超过了10万个，已经超越了美国的Llama，成为全球开源模型的领导者。

一位AI创业者向《中国企业家》表示，DeepSeek受到了过多的关注和赞誉，其实中国的大模型市场需要两到三个世界级的大模型，而不是仅仅一个。这个领域的竞争和创业应该得到鼓励。

百度也是一个重要的竞争者。4月25日，百度推出了文心4.5 Turbo和深度思考模型X1 Turbo，这两个模型的性能更强、成本更低。李彦宏也提到DeepSeek，他指出DeepSeek并非全能，处理的内容主要是文本，无法理解声音、图片和视频等多媒体信息，且在某些场合的幻觉率较高，使用时需谨慎。

李彦宏在发布会上直言：“DeepSeek最大的问题是速度慢和价格高，目前市场上大多数大模型的API价格都更低，反应速度更快。”

尽管如此，百度还是决定向DeepSeek学习。今年2月，百度宣布将在6月30日开源文心大模型4.5系列。

越来越多的公司参与到大模型的开源竞争中，但只有技术最先进的公司才能引领标准的制定。

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