DeepSeek hat gerade das geschafft, was jedes Denkmodell vorgetäuscht hat. Anstatt eine lange Kette von Gedanken auszugeben und zu hoffen, dass sie Sinn macht, führt DeepSeek Math V2 eine vollständige Überprüfung seiner eigenen Logik durch. Es erstellt einen Beweis, greift ihn an, überprüft den Angriff, überprüft den Überprüfer, behebt die Mängel und wiederholt den Vorgang, bis es sich nicht mehr selbst brechen kann. Diese eine Idee hat die Leistung komplett verändert. Hier ist, was dieses Niveau der Selbstprüfung produziert hat: • Gold-Level-Leistung bei IMO 2025 • Gold-Level-Leistung bei CMO 2024 • 118/120 bei Putnam 2024, die höchste gemeldete Punktzahl • Bessere Ergebnisse als GPT-5 Thinking und Gemini 2.5 Pro in den schwierigsten Kategorien Das Geheimnis ist nicht die Skalierung. Es ist die Architektur rund um das Modell: — ein Verifier, der logische Lücken aufspürt — ein Meta-Verifier, der den Verifier in Frage stellt — ein Beweisgenerator, der darauf konditioniert ist, schwaches Denken zu vermeiden — eine Schleife, die jeden Teil des Systems schärfer macht Der Prozess läuft wie ein Schleifgerät: - Einen Beweis erstellen - Testen - Den Tester testen - Das Denken reparieren - Wiederholen Sie haben sich mit dem eigentlichen Problem im mathematischen Denken beschäftigt: Ein Modell kann die richtige Antwort aus den falschen Gründen finden. Daher hat DeepSeek einen Verifier trainiert, der das Denken bewertet, nicht die Ergebnisse....