在人工智能领域，数学能力的强弱一直是衡量大语言模型水平的重要指标。2025年11月27日，DeepSeek团队在Hugging Face平台上发布了一款名为DeepSeek-Math-V2的开源模型，这款236B参数的巨兽以其卓越的数学性能和开放的商业许可，在AI社区引起了巨大反响。本文将深入分析这款模型的技术特点、性能表现及其对AI行业的影响。
模型架构：参数规模与效率的完美平衡
DeepSeek-Math-V2采用了先进的MoE（Mixture of Experts）架构，这种架构在保持巨大参数规模的同时，实现了计算资源的高效利用。具体而言，该模型总参数量达到2360亿，但活跃参数仅为210亿，这意味着在实际推理过程中，只有约9%的参数参与计算，大幅降低了计算成本。
MoE架构的核心思想是将模型划分为多个"专家
