BFS-Prover震撼发布：7B模型实现72.95%定理证明新高度-洪萨配资

BFS-Prover震撼发布：7B模型实现72.95%定理证明新高度

【免费下载链接】BFS-Prover-V1-7B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B

大语言模型在数学推理领域再获突破——字节跳动发布的BFS-Prover-V1-7B模型以72.95%的MiniF2F测试集得分刷新自动定理证明技术纪录，成为首个在该基准上突破70%大关的70亿参数规模模型。

行业现状：自动定理证明迈入实用化临界点

自动定理证明（ATP）作为人工智能领域的"珠穆朗玛峰"，长期面临逻辑复杂度高、搜索空间庞大的技术挑战。近年来，随着数学专用大模型的兴起，该领域正经历从学术研究向实际应用的关键转折。据公开数据显示，2024年主流定理证明系统在MiniF2F基准的平均得分已从2022年的35%提升至60%以上，其中字节跳动、华为、深度求索等企业的技术路线逐渐形成差异化竞争格局。

当前主流技术方案分为两类：一类是以DeepSeek-Prover为代表的蒙特卡洛树搜索（MCTS）路径，依赖复杂的价值函数评估；另一类是如HunyuanProver采用的广度优先搜索（BFS）架构，通常需要额外的评估模型辅助决策。而BFS-Prover的突破性在于，它首次实现了无需 critic 模型（价值函数），仅通过基础BFS搜索就能超越所有现有系统的性能。

技术解析：轻量化架构实现高性能突破

BFS-Prover-V1-7B基于Qwen2.5-Math-7B基座模型构建，通过两阶段训练策略实现性能飞跃：首先在海量数学证明数据上进行监督微调（SFT），随后采用编译器反馈驱动的直接偏好优化（DPO）。这种训练范式使模型能够从形式化数学语料中学习有效证明策略，同时通过程序执行结果进行自我修正。

该模型的训练数据融合了四大权威来源：Mathlib标准库（通过LeanDojo平台处理）、GitHub上的Lean开源项目、结构化的Lean-Workbook习题集，以及自动形式化的NuminaMath-CoT数据集。这种多源数据策略既保证了数学知识的系统性，又涵盖了实际科研场景中的复杂证明案例。

在关键技术指标上，BFS-Prover展现出显著优势：在MiniF2F测试集上，采用累积策略的版本达到72.95%的绝对得分；即使在2048×2×600的固定搜索预算下，仍能稳定获得70.83%±0.89%的成绩，较此前最佳系统提升约4.5个百分点。更值得关注的是，该模型在保持7B轻量化设计的同时，性能超过了多数采用13B甚至更大参数规模的竞品。

行业影响：重新定义定理证明技术标准

BFS-Prover的技术突破正在重塑自动定理证明领域的发展路径。传统观点认为，高性能定理证明系统必须依赖复杂的搜索算法与多模型协作架构，而该模型证明了通过优化基础模型能力与搜索策略的协同设计，同样可以实现性能跃升。这种"简化架构+强化基础能力"的技术路线，为行业提供了更具成本效益的发展方向。

在应用层面，该技术已展现出在数学研究辅助、形式化验证、程序正确性证明等领域的实用价值。特别是在Lean4编程语言生态中，BFS-Prover生成的 tactic 策略能够直接辅助科研人员构建复杂数学证明，将原本需要数小时的人工推导过程缩短至分钟级。据测试数据显示，该模型对Mathlib标准库中85%的中等难度定理能够生成完整有效的证明路径。