DeepSeek: DeepSeek Prover V2

deepseek/deepseek-prover-v2

DeepSeek Prover V2 je zajímavý model pro ty, kteří se zaměřují na logiku a matematiku, ale je třeba počítat s nedostatkem benchmark dat a nutností vlastního testování.

✦

Killer Feature Potenciál pro pokročilé logické úlohy

⚠

Skryté riziko Nedostatek informací o výkonu v reálných aplikacích

$0.5 / 1M vstup

$2.18 / 1M výstup

164k kontext

text text LogikaMatematika

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model	Cenové srovnání	Poznámka
DeepSeek DeepSeek Prover V2	← Právě prohlížíte	—
ANTHROPIC anthropic/claude-opus-4.5	10x dražší vstup, 11x dražší výstup	Claude Opus má větší kontext a pravděpodobně lepší výkon, ale je výrazně dražší.
GOOGLE google/gemini-3-pro-preview	4x dražší vstup, 5.5x dražší výstup	Gemini Pro má větší kontext, ale je dražší. Výkonnost je třeba ověřit benchmarky.
OPENAI openai/gpt-5.1	2.5x dražší vstup, 4.6x dražší výstup	GPT-5.1 má menší kontext, ale je dražší. Výkonnost je třeba ověřit benchmarky.
DEEPSEEK deepseek/deepseek-v3.2	Poloviční cena vstupu, poloviční cena výstupu	Deepseek v3.2 je levnější, ale Prover V2 by měl být výkonnější v logice a matematice.

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Dlouhý kontext

Kontext 163 840 tokenů umožňuje zpracování rozsáhlých dokumentů a komplexních problémů.

Potenciál v logice a matematice

Model je pravděpodobně optimalizován pro logické a matematické úlohy, což naznačuje jeho název a předpokládané zaměření.

− Slabé stránky

Nedostatek benchmark dat

Chybějící benchmark data znemožňují objektivní posouzení výkonu v různých úlohách.

Neznámá výkonnost v češtině

Bez dat z MMMLU nelze posoudit kvalitu generování textu v češtině.

📝 Detailní popis

DeepSeek Prover V2 je model s 671 miliardami parametrů, u kterého se spekuluje, že je zaměřen na logiku a matematiku. Pravděpodobně se jedná o upgrade z DeepSeek-Prover-V1.5. O modelu zatím není mnoho známo, protože DeepSeek jej vydal na Hugging Face bez oznámení nebo popisu.

Unikátní charakteristiky

Model DeepSeek Prover V2 je zaměřený na logiku a matematiku. Benchmark data nejsou k dispozici, takže nelze přesně určit jeho silné a slabé stránky.

Silné stránky

Dlouhý kontext

Kontext 163 840 tokenů umožňuje zpracování rozsáhlých dokumentů a komplexních problémů.

Potenciál v logice a matematice

Model je pravděpodobně optimalizován pro logické a matematické úlohy, což naznačuje jeho název a předpokládané zaměření.

Slabé stránky

Nedostatek benchmark dat