除了DeepSeek V3之外，4月30日发布的DeepSeek Prover V2同样令人震惊。这是一款参数高达671B的大模型，相较于早期的7B版本，实现了百倍级跃迁。
不同于通用语言模型，DeepSeek Prover V2聚焦于数学推理与科学发现领域。这意味着，它将有潜力在辅助人类解决高难度数学问题、化学计算、量子物理等前沿领域，发挥重要作用。
这也预示着，DeepSeek不仅追求在AI参数规模上与国际巨头比肩，更注重模型在高门槛领域的应用深耕。
AI竞争下半场：技术驱动 vs. 算力竞赛
DeepSeek近期的技术动作，恰好映射出当前AI产业面临的两极矛盾：
- 一方面，各大厂商在模型规模、多模态能力、插件生态等方面持续“内卷”，试图以参数堆叠换取市场注意力。
- 另一方面，越来越多公司意识到：AI商业化路径仍不明朗，单纯追求“更大”并非长久之计。
DeepSeek此时发布的“降本增效四重奏”与Prover V2的科研导向，正是对这场竞争的深度回应。他们选择不走烧钱之路，而是以极致的工程能力和对真实场景的理解，在AI下半场打造自己的优势路径。
结语：R2未至，前菜已足以令人期待
从DeepSeek V3论文到DeepSeek Prover V2，这家技术底色浓厚的AI企业，正在一步步揭示其“全局路线图”：不是急于发布新版本模型，而是先打好地基，让每一次更新都值得推敲与称道。
在R2迟迟未至的背景下，这些“前菜”不只是市场的“安慰剂”，更是行业趋势的风向标。它们传递出的关键信号是：AI竞争正在从堆料比拼，转向精打细算；从规模扩张，转向效率提升；从通用能力，转向垂直深耕。
未来的赢家，也许不是“最有钱的”，而是最聪明地利用资源、最精准解决问题的那一位。
