字节跳动的 Seed-Prover 1.5 和谷歌 AlphaProof 的区别

1. 核心性能：解题成功率与效率双领先

• 解题成功率：Seed-Prover 1.5 在本科水平的 PutnamBench 测试中成功率达88% ，研究生水平 FATE-H 测试达 80%；而 AlphaProof 在 PutnamBench 仅为56% ，且未提及更高阶（研究生 / 博士）测试的显著成绩。
• 竞赛表现：Seed-Prover 1.5 在 2025 年普特南竞赛中 9 小时解决 11/12 题，还在 IMO 2025 中获 30 分（银牌）、后续突破至 35 分（金牌线）；AlphaProof 虽能处理数学证明，但未公开在普特南或 IMO 的同等顶尖竞赛成绩。
• 计算效率：Seed-Prover 1.5 以更小计算预算实现高性能，未提及依赖超大规模算力；AlphaProof 每道题需消耗约500 个 TPU 天，计算成本远高于前者。

2. 技术路径：从 “固定规则” 到 “经验学习”

• 学习方式：Seed-Prover 1.5 核心是强化学习 + 智能体方法，能从解题经验中自主优化策略（如判断何时详细验证、何时快速推进），类似人类数学家积累解题思维；AlphaProof 更依赖传统 “神经符号方法”，虽结合神经网络与符号推理，但未强调 “从经验中持续学习” 的能力。
• 语言转换能力：Seed-Prover 1.5 通过 “草图模型”，可在自然语言（人类解题思路）与形式化语言（计算机可验证代码） 间无缝转换，解决 “人类思路难落地为严格证明” 的痛点；AlphaProof 虽用 Lean 形式化语言，但未突出跨语言转换的系统性设计。

3. 系统架构：“多专家协作” vs “单一模块分工”

• Seed-Prover 1.5：采用 “三专家协作” 模式 —— 自然语言专家（提思路）、草图转换专家（建框架）、形式化证明专家（验步骤），分工明确且可动态调整，类似 “高效工厂流水线”。
• AlphaProof：与 AlphaGeometry 2 形成 “双模块分工”，前者处理代数 / 数论，后者处理几何，更偏向 “专项任务拆分”，未体现多模块间的动态协作与复杂问题分解能力。