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Meituan LongCat presenta el modelo de demostrador de teoremas de código abierto LongCat-Flash-Prover
El 24 de marzo de 2026, el equipo de Meituan LongCat publicó oficialmente en código abierto un modelo de aprendizaje profundo especializado en la formalización matemática y la demostración de teoremas: LongCat-Flash-Prover. Este modelo supera las limitaciones de los grandes modelos de lenguaje en el razonamiento lógico riguroso al dividir el razonamiento formal en tres capacidades fundamentales: la autoformalización, el esbozo de la demostración y la demostración final. Esto representa un cambio de paradigma de la «predicción probabilística de respuestas» a la «demostración lógica verificable».

Mediante una estrategia combinada de razonamiento integrado en herramientas (TIR), el modelo alcanzó una tasa de superación del 97,1 % en el banco de pruebas MiniF2F-Test con solo 72 pasos de razonamiento, estableciendo un nuevo récord de vanguardia para los demostradores de teoremas de código abierto. Su rendimiento también superó significativamente al de los modelos de código abierto existentes en bancos de pruebas exigentes de nivel competitivo, como MathOlympiad-Bench y PutnamBench.

Técnicamente, LongCat-Flash-Prover emplea un marco de «iteración híbrida de expertos» basado en TIR. Al integrar la verificación de Lean4Server, comprobaciones de consistencia semántica y de teoremas, y la verificación de legalidad frente a nueve tipos de comportamientos fraudulentos, el modelo aborda eficazmente las lagunas lógicas y el engaño en el código. Durante el entrenamiento, el equipo introdujo una estrategia de enmascaramiento jerárquico y un control de obsolescencia a nivel de token, lo que mejoró en gran medida la estabilidad del aprendizaje por refuerzo bajo la arquitectura Mixture-of-Experts (MoE).
A medida que el razonamiento de la IA evoluciona desde el manejo de la ambigüedad del lenguaje natural hasta el trabajo con lenguajes formales verificables, estos demostradores de teoremas están yendo más allá de simples pruebas de rendimiento algorítmicas. Se están convirtiendo en una infraestructura fundamental para la investigación científica básica. Este avance marca el inicio de una era acelerada en la que la IA participa profundamente en la exploración matemática de vanguardia y la verificación automatizada de documentos.
GitHub:
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover
Hugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover
Informe:
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover/blob/main/LongCat_Flash_Prover_Technical_Report.pdf
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Mediante una estrategia combinada de razonamiento integrado en herramientas (TIR), el modelo alcanzó una tasa de superación del 97,1 % en el banco de pruebas MiniF2F-Test con solo 72 pasos de razonamiento, estableciendo un nuevo récord de vanguardia para los demostradores de teoremas de código abierto. Su rendimiento también superó significativamente al de los modelos de código abierto existentes en bancos de pruebas exigentes de nivel competitivo, como MathOlympiad-Bench y PutnamBench.

Técnicamente, LongCat-Flash-Prover emplea un marco de «iteración híbrida de expertos» basado en TIR. Al integrar la verificación de Lean4Server, comprobaciones de consistencia semántica y de teoremas, y la verificación de legalidad frente a nueve tipos de comportamientos fraudulentos, el modelo aborda eficazmente las lagunas lógicas y el engaño en el código. Durante el entrenamiento, el equipo introdujo una estrategia de enmascaramiento jerárquico y un control de obsolescencia a nivel de token, lo que mejoró en gran medida la estabilidad del aprendizaje por refuerzo bajo la arquitectura Mixture-of-Experts (MoE).
A medida que el razonamiento de la IA evoluciona desde el manejo de la ambigüedad del lenguaje natural hasta el trabajo con lenguajes formales verificables, estos demostradores de teoremas están yendo más allá de simples pruebas de rendimiento algorítmicas. Se están convirtiendo en una infraestructura fundamental para la investigación científica básica. Este avance marca el inicio de una era acelerada en la que la IA participa profundamente en la exploración matemática de vanguardia y la verificación automatizada de documentos.
GitHub:
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover
Hugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover
Informe:
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover/blob/main/LongCat_Flash_Prover_Technical_Report.pdf
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