4月30日，DeepSeek推出数学定理证明专用模型DeepSeek-Prover-V2，参数规模达671B，miniF2F测试通过率达88.9%，显著优于前代V1.5及月之暗面的Kimina-Prover（通过率80.7%）。DeepSeek-Prover-V2基于强化学习和子目标分解技术，延续其模型矩阵同步进化策略。此前，梁文锋与杨植麟曾在2月论文中“撞车”，双方均聚焦Transformer架构的注意力机制。当前，DeepSeek面临阿里巴巴通义千问Qwen3（参数量1/3，性能超越R1）和百度文心4.5 Turbo的竞争压力；而月之暗面的Kimi则需应对腾讯元宝的用户增长冲击，后者一季度投流费用达14亿元。DeepSeek正加速研发R2和V4版本，但市场对其依赖华为昇腾芯片存疑。业内呼吁中国大模型产业需多元竞争，而非一家独大。