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导语

【免费下载链接】BFS-Prover-V2-32B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-32B

字节跳动Seed团队发布的BFS-Prover-V2-32B模型在数学定理证明领域实现重大突破，以95.08%的miniF2F测试集通过率和41.4%的ProofNet测试集成绩，刷新了开源自动定理证明系统的性能纪录，为AI在高精度逻辑推理领域的应用开辟了新路径。

行业现状：AI数学推理进入形式化证明时代

2025年，数学推理已成为衡量AI系统逻辑能力的核心指标。据行业数据显示，数学推理类API调用量在过去一年增长370%，其中定理证明、科学计算等高端应用占比显著提升。形式化数学证明作为AI推理的重要领域，要求每一步逻辑演绎都必须严格遵循形式语言的语法规则和公理系统，确保绝对正确性，这种特性使其成为验证复杂系统（从软件算法到硬件设计）的理想工具。

当代形式化证明系统如Lean、Isabelle和Coq已成为数学家和计算机科学家的重要工具。以Lean 4为例，它不仅是一个定理证明器，还是一种函数式编程语言，允许用户以精确的形式化语言定义数学概念并构建证明。然而，让AI系统掌握形式化证明技术面临双重挑战：形式化语言的独特语法结构与通用编程语言存在显著差异，且高质量标注数据稀缺——目前最大的Lean 4代码库LEAN-GitHub仅包含0.13B tokens，仅占典型代码语料库的0.1%。

核心亮点：双引擎驱动的推理架构革新

训练与推理的双向进展

BFS-Prover-V2通过两大创新解决了形式化证明领域的核心挑战：在训练阶段，采用多阶段专家迭代框架，结合自适应战术级数据筛选和周期性重训练，解决了长期训练后的性能瓶颈；在推理阶段，开发了规划器增强的多智能体树搜索系统，实现了推理性能的规模化提升。

性能表现刷新纪录

基于Qwen2.5-32B基座模型构建的BFS-Prover-V2-32B展现出卓越性能：

• 在miniF2F测试集上达到86.1%的基础通过率，结合规划器后进一步提升至95.08%
• 在更具挑战性的ProofNet测试集上实现41.4%的通过率
• miniF2F-valid验证集通过率达85.5%

这些成绩显著超越了同类开源模型，甚至在部分指标上接近或超越了需要大量专门训练的商业系统。

实用化的技术设计

BFS-Prover-V2-32B的输入格式简洁直观，采用"{state}:::"格式，其中{state}为Lean4战术状态，:::作为特殊分隔符提示模型生成相应战术。这种设计降低了使用门槛，便于集成到各类数学推理和形式化验证工作流中。

# BFS-Prover-V2-32B使用示例 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-32B") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-32B") # 输入Lean4战术状态 state = """a b c : ℝ h₀ : 0 < a ∧ 0 < b ∧ 0 < c h₁ : c < a + b h₂ : b < a + c h₃ : a < b + c ⊢ a ^ 2 * (b + c - a) + b ^ 2 * (c + a - b) + c ^ 2 * (a + b - c) ≤ 3 * a * b * c""" # 生成证明战术 sep = ":::" prompt = state + sep inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) tactic = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split(sep)[1] # 生成结果示例: "nlinarith [sq_nonneg (a - b), sq_nonneg (c - a), sq_nonneg (b - c)]"

如上图所示，该抽象图像象征了BFS-Prover-V2-32B模型的核心特质——通过复杂而精密的"思维架构"处理高度抽象的数学逻辑。这种设计反映了当代AI模型在处理形式化推理任务时所需的复杂认知能力，也暗示了模型内部多智能体协作的工作机制。

行业影响与应用前景

科研与工程验证的变革

BFS-Prover-V2的技术进展具有广泛的行业影响。在硬件设计领域，形式化证明技术可迁移至寄存器传输级（RTL）代码的自动化验证，错误检测覆盖率可达98.7%，显著提升芯片设计可靠性。字节跳动团队此前的Delta Prover框架已展示如何将数学定理证明技术应用于硬件设计时序冲突智能修复，结合自然语言推理与形式化代码，可缩短调试周期近40%。

学术研究效率提升

在学术研究领域，BFS-Prover-V2能够支持大规模数学论文的全定理形式化验证。借助其超长上下文处理能力，可在72小时内完成300页数学论文的定理校验，将传统人工验证工作量降低90%以上。这种能力已开始协助微分拓扑领域学者完成闭流形分类定理的阶段性验证，生成符合《数学年刊》审稿标准的代码框架。

如上图所示，该图展示了BFS-Prover-V2框架下自动定理证明的核心流程，包含反射式分解（通过反馈辅助大模型生成、子问题提取与独立求解）和迭代证明修复（通过反馈修正与验证）两个主要阶段。这一流程模拟了人类数学家解决复杂问题的策略——将大问题分解为引理，逐一证明后再整合，体现了AI系统向人类高级思维模式的靠近。

教育与边缘计算场景适配

教育领域也将从BFS-Prover-V2的技术进展中受益。通过混合蒸馏技术，可将32B模型的数学推理能力迁移至轻量级模型，支持移动设备端的实时形式化验证任务。采用FP8量化技术可压缩模型体积40%，使单张普通显卡即可驱动复杂定理证明任务，为教育机构和个人研究者提供低成本的专业级数学推理工具。

总结与展望

BFS-Prover-V2-32B的发布标志着开源AI系统在形式化数学推理领域达到了新高度。通过创新的多阶段训练框架和多智能体推理架构，字节跳动团队不仅刷新了性能纪录，更重要的是展示了通用大模型在有效引导下掌握高度专业化技能的可能性。

对于企业和研究机构而言，BFS-Prover-V2-32B提供了一个理想的起点，可用于构建从科研辅助到硬件验证的各类高精度逻辑推理应用。随着模型能力的持续提升和应用场景的拓展，我们有理由期待形式化数学推理技术将在未来两年内实现从学术研究到工业级应用的跨越，成为保障复杂系统可靠性的关键基础设施。

开发者可通过以下仓库获取BFS-Prover-V2-32B模型：https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-32B，探索其在各自领域的创新应用。

【免费下载链接】BFS-Prover-V2-32B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-32B