DeepSeekMath-V2 يحصد ذهبية أولمبياد الرياضيات ويتفوق على GPT-5 وGemini

في تطور مفاجئ يهز عالم الذكاء الاصطناعي، أطلقت شركة DeepSeek الصينية نموذجها الثوري DeepSeekMath-V2، ليصبح أول ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يحصل على الميدالية الذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO 2025).

هذا الإنجاز التاريخي يضع النموذج الجديد في منافسة مباشرة مع عمالقة التكنولوجيا جوجل وOpenAI، ويطرح تساؤلات جدية حول مستقبل الابتكار في هذا المجال.

ما هو DeepSeekMath-V2؟ نموذج ذكاء اصطناعي بقدرات استثنائية

DeepSeekMath-V2 هو نموذج ذكاء اصطناعي متطور متخصص في حل المسائل الرياضية المعقدة بدقة غير مسبوقة. على عكس النماذج التقليدية التي تكتفي بتقديم الإجابة النهائية، يتميز هذا النموذج بثلاث قدرات فريدة:

المميزات الأساسية:

- التحليل المنطقي الكامل: يشرح كل خطوة في عملية الحل بتفصيل دقيق

- اكتشاف الأخطاء التلقائي: يرصد الثغرات المنطقية أثناء عملية الحل

- المراجعة الذاتية المتعددة: يحسّن الإجابات عبر مراحل تدقيق متتالية

هذه الإمكانيات جعلت DeepSeekMath-V2 قادرًا على التعامل مع أصعب المسابقات الرياضية العالمية، بما فيها مسائل الإثبات المعقدة التي كانت تمثل تحديًا كبيرًا للنماذج السابقة.

thoughts on the "DeepseekMath-V2" paper:
1. awesome paper on using rl with structured rubrics for proof verification and generation, rather than relying on generic llm"s as judge.
2. paper"s approach of using verification and meta-verification feels like the future of rl… pic.twitter.com/4ToYji9YPe

— Vivek (@cuda_optimized) November 28, 2025

تقنية التحقق الذاتي: السر وراء تفوق DeepSeekMath-V2

يكمن السر الحقيقي وراء القوة الاستثنائية لـ DeepSeekMath-V2 في ميزة تقنية رائدة تُسمى "التحقق الذاتي" (Self-Verification).

هذه التقنية تجعله متفوقًا على النماذج التقليدية التي كانت تعتمد على المقارنة البسيطة بالإجابة النهائية، وهي طريقة غير فعالة في مسائل الإثبات الرياضية.

كيف يعمل نظام التحقق الذاتي؟

يعتمد النموذج على نظام ثلاثي متكامل يعمل في حلقة تصحيح مستمرة:

 1. المولّد (Generator)

- يقوم بحل المسألة وكتابة الإثبات الرياضي.

- مُدرب على الاعتراف الصريح بنقاط الضعف في الحل المقترح.

- يعمل كنقطة البداية في عملية التحقق.

2. المحقّق (Verifier)

- يعمل كـ "قاضٍ محايد" يفحص الإثبات المقدم.

- يبحث عن الثغرات المنطقية والأخطاء الرياضية.

- يمنح درجة دقيقة (0، 0.5، أو 1) بناءً على سلامة الخطوات.

 3. المُحقّق الفوقي (Meta-Verifier)

- يراقب عمل المحقّق ويضمن عدالة الأحكام.

- يمنع التحيز أو الخطأ في عملية المراجعة.

- يعمل كـ "مدقق حسابات" للنظام بأكمله.

هذا النظام الثلاثي يُنشئ حلقة تغذية راجعة إيجابية، تسمح للنموذج بتحسين قدراته باستمرار. الأكثر إثارة أن DeepSeekMath-V2 قادر على وضع أسئلة لنفسه وحلها وتصحيحها دون أي تدخل بشري.

مقارنة DeepSeekMath-V2 مع Gemini وGPT-5: من يتفوق؟

في اختبارات الأداء الرسمية، حقق DeepSeekMath-V2 نتائج مذهلة أثبتت أن الموارد الضخمة ليست وحدها مفتاح النجاح في الذكاء الاصطناعي.

نتائج الاختبارات المقارنة:

اختبار ProofBench Basic

في هذه المجموعة من الاختبارات، تجاوز DeepSeekMath-V2 نموذج Gemini Deep Think من جوجل، وأظهر هيمنة واضحة على أسئلة المسابقات الرياضية العامة.

قدرة الإصابة من المحاولة الأولى

المفاجأة الكبرى كانت في المقارنة المباشرة مع أقوى نماذج الاستدلال في السوق:

- GPT-5-Thinking-High من OpenAI

- Gemini 2.5-Pro من جوجل ديب مايند

النتائج كانت صادمة:

• في مجال الجبر: أظهر DeepSeekMath-V2 تفوقًا كاملاً على المنافسين، متقدمًا بفارق كبير على كل من GPT-5 وGemini.
• في مجال الهندسة: حقق النموذج الصيني نتائج تفوق أداء Gemini 2.5-Pro بثلاثة أضعاف، في إنجاز يُعتبر الأبرز ضمن الاختبارات.
• في نظرية الأعداد: حافظ DeepSeekMath-V2 على الصدارة المطلقة، بينما جاءت نتائج المنافسين متوسطة نسبيًا.
• في التوافقيات: واصل النموذج تفوقه الثابت، مسجلاً أداءً متميزًا مقارنة بنماذج OpenAI وجوجل.

ماذا تعني هذه النتائج؟

حتى عندما يُطلب من النموذج الإجابة بسرعة دون فرصة للتفكير المتكرر، تظل قدراته الأساسية الأقوى في فئتها.

هذا يؤكد أن DeepSeekMath-V2 لا يعتمد فقط على الوقت الإضافي للتفكير، بل يمتلك قدرات جوهرية متفوقة في فهم وحل المسائل الرياضية.

 DeepSeekMath-V2 مفتوح المصدر: فرصة ذهبية للمطورين

في خطوة جريئة تميزها عن منافسيها، قررت DeepSeek جعل نموذجها مفتوح المصدر بالكامل.

ماذا يعني "مفتوح المصدر" للمطورين؟

تم نشر المكونات التالية بشكل علني على GitHub:

- الخوارزميات الكاملة للنموذج.

- منهجية التدريب المُفصلة خطوة بخطوة.

- الورقة البحثية التي تشرح نظام التحقق الثلاثي.

- الكود المصدري القابل للتعديل والتطوير.

كيفية استخدام DeepSeekMath-V2؟

يمكن للمطورين والباحثين في جميع أنحاء العالم الآن:

1. تحميل الكود من المستودع الرسمي على GitHub.

2. تدريب النموذج على بيانات جديدة.

3. تعديل الخوارزميات لتناسب احتياجات محددة.

4. دمج تقنية التحقق الذاتي في نماذج أخرى.

5. المساهمة في التطوير المستمر للمشروع.

هذا القرار يُسرّع من وتيرة البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل غير مسبوق، ويفتح الباب أمام ابتكارات جديدة من مجتمع المطورين العالمي.

We just shared some thoughts and results on self-verifiable mathematical reasoning.

The released model, DeepSeekMath-V2, is strong on IMO-ProofBench and competitions like IMO 2025 (5/6 problems) and Putnam 2024 (a near-perfect score of 118/120).

Github: https://t.co/4dMEqWxXfU pic.twitter.com/P5Xju4YZEs

— Zhihong Shao (@zhs05232838) November 27, 2025

لماذا يُعتبر DeepSeekMath-V2 نقطة تحول في عالم الذكاء الاصطناعي؟

 1. تحدي احتكار العمالقة

يثبت هذا النموذج أن الشركات الصغيرة يمكنها التفوق على عمالقة التكنولوجيا دون الحاجة لموارد مالية هائلة.

 2. الشفافية والانفتاح

على عكس النماذج المغلقة من OpenAI وجوجل، يمكن لأي باحث فحص وتحسين DeepSeekMath-V2.

 3. تقدم في الاستدلال الرياضي

تقنية التحقق الذاتي تفتح آفاقًا جديدة في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر دقة وموثوقية.

 4. تسريع الابتكار العالمي

النموذج المفتوح يتيح للباحثين في الدول النامية المشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي.

هل ينتهي عصر هيمنة OpenAI وجوجل؟

إنجاز DeepSeekMath-V2 في أولمبياد الرياضيات الدولي وتفوقه على نماذج GPT-5 وGemini يمثل لحظة فارقة في تاريخ الذكاء الاصطناعي.

النموذج لا يثبت فقط أن الابتكار ممكن خارج وادي السيليكون، بل يضع معيارًا جديدًا للشفافية والانفتاح في هذا المجال.

مع توفر النموذج كمصدر مفتوح، يمكن للمطورين والباحثين حول العالم الآن الاستفادة من هذه التقنية المتقدمة وتطويرها بشكل أكبر.