DeepSeek lance un outil d'IA capable de remporter une médaille d'or à un concours international de mathématiques.

Résoudre des problèmes complexes en langage naturel, en fournissant des solutions et des arguments clairs et cohérents, n'est pas chose aisée, même pour les élèves doués en mathématiques. Pourtant, DeepSeek a créé un modèle d'IA, DeepSeekMath-V2, capable de relever ce défi.

DeepSeek ra mắt công cụ AI có khả năng giành HCV kỳ thi toán quốc tế - 1 — DeepSeek a impressionné en créant un modèle d'IA capable de résoudre des problèmes de niveau examen international (Illustration : IA).

Lors des évaluations, DeepSeekMath-V2 a obtenu des scores de niveau médaille d'or dans la résolution de problèmes lors de l'Olympiade mathématique internationale (IMO) de 2025 et de l'Olympiade mathématique chinoise (CMO) de 2024.

Lors de sa participation au test IMO-ProofBench visant à évaluer les capacités d'interprétation mathématique et de raisonnement des modèles d'IA, DeepSeekMath-V2 de DeepSeek a obtenu des scores exceptionnels par rapport à d'autres modèles d'IA tels que DeepMind de Google, Grok de xAI ou GPT-5 d'OpenAI...

Il est à noter que le modèle d'IA de DeepSeek a également obtenu un score de 118/120 lors de la résolution du concours de mathématiques Putnam en 2024, tandis que la personne la mieux classée dans cette compétition n'a obtenu que 90 points. Le concours Putnam est considéré comme le concours de mathématiques le plus difficile et le plus prestigieux au monde pour les étudiants universitaires, et se tient chaque année en décembre.

Dans de nombreuses compétitions internationales, il n'est pas toujours nécessaire de donner une réponse numérique exacte ; le score est plutôt basé sur le raisonnement ayant permis de trouver la solution. Cependant, DeepSeekMath-V2 démontre une capacité à raisonner avec précision en langage naturel, à l'instar des humains, ce qui explique l'excellent score obtenu par ce modèle d'IA.

DeepSeek explique que pour permettre à son modèle d'IA de fournir des réponses précises et des arguments solides, l'entreprise a construit deux grands modèles de langage qu'elle a mis en compétition. L'un des modèles joue le rôle de « démonstrateur » pour générer des arguments et des preuves mathématiques, tandis que l'autre fait office de « juge » pour vérifier les arguments présentés.

Cette méthode de travail permet d'éliminer les hypothèses et les arguments faibles, en se concentrant sur l'optimisation de la solution pour trouver la bonne réponse et en argumentant de manière rigoureuse.

DeepSeekMath-V2 est développé en open source, permettant à la communauté de modifier le code source et de l'utiliser à diverses fins.

DeepSeek affirme que les avancées réalisées avec DeepSeekMath-V2 jetteront les bases de la construction de systèmes d'IA mathématique plus puissants et plus fiables.

DeepSeek est une société technologique chinoise qui a fait sensation dans le monde entier lors du lancement, fin janvier, du modèle d'IA R1, offrant une vitesse de réponse rapide et précise.

Le point fort de R1 est que DeepSeek n'a dépensé qu'environ 6,5 millions de dollars pour développer et entraîner ce modèle d'IA, au lieu de devoir dépenser des milliards de dollars comme les entreprises technologiques américaines pour entraîner et exploiter leurs propres modèles d'IA.

De plus, R1 a été développé et exploité par DeepSeek à partir de puces d'IA de génération précédente, car les entreprises chinoises soumises à un embargo du gouvernement américain ne peuvent pas commander de puces d'IA haut de gamme. Cependant, R1 affiche toujours une capacité de traitement et une rapidité de réponse aux requêtes des utilisateurs impressionnantes.

L'émergence de DeepSeek a fait perdre aux États-Unis leur monopole dans la course au développement des modèles d'IA, et a simultanément ouvert une nouvelle compétition. Au lieu de se concentrer uniquement sur l'intelligence et les capacités de traitement, les entreprises technologiques accordent désormais une plus grande importance à la question de l'efficacité économique du processus de développement des modèles d'IA.

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