目录

前言

自动数学建模平台SeedModeler

SeedModeler简介

SeedModeler技术手段

自然语言交互与需求解析

智能建模与代码生成

全流程闭环与智能辅助

结语

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前言

生活中处处都需要用到数学模型来解决问题。

早上出门打车，算法会迅速匹配一个司机、规划到目的地的最快行程路线；网购商品，算法会即时计算出从哪个仓库出货、经过哪些中转站、由哪趟车辆运送能更快送达...

这些算法的背后都是数学模型。

在数字化的生活中，充满了需要用数学模型进行问题求解的地方。

可以说：数学模型隐形于生活，却又无处不在，且在各个领域中均发挥着重要作用。

数学求解依赖于将生活/工业场景中的复杂问题，抽象提炼成精准简练的数学模型。但这一步，需要有扎实的数学基础和对业务的深入理解。

而大模型的相关技术，是一个极佳的辅助建模工具，有机会将原本需要几周、甚至几个月的建模时间压缩至分钟级，提高数学建模效率的同时，大大降低数学建模的门槛。

自动数学建模平台SeedModeler

SeedModeler简介

SeedModeler是晞德求索公司于2023年7月推出的一款自动数学建模产品，已陆续发布了内测版、beta版两个版本，支持对话梳理需求、自动数学建模、对话修改模型、数学建模建议、自动生成求解代码、模型和代码解释及纠错、生成求解方案等功能。

SeedModeler通过引导式对话的方式收集用户需求，借助大模型的自然语言处理能力分析需求场景，生成对应的数学模型和求解代码，最后一键调用求解器得出问题最优解。它可以高效地辅助用户将生活/工业场景中的复杂难题抽象提炼成精准简练的数学模型，大大降低数学建模的门槛。

SeedModeler的Basic版本也在ICML 2024自动数学推理挑战赛中获得第三名。面对近1500道不同难度等级的线性规划问题，涉及投资决策、物流供应、排班排产等经典运筹优化场景，其建模求解的准确率在94%以上，展现出了非常优秀的精准度和稳定性。

近日，晞德求索的自动建模平台SeedModeler接入国产开源大模型Deepseek R1。

凭借Deepseek在文本信息处理、复杂问题理解、数学推理上的强大优势，SeedModeler具有更强大的建模能力，在处理经典运筹优化建模问题时展现出了良好的性能，采用国产大模型技术架构，为涉及敏感信息的企业用户提供更可靠的本土化数据安全保障。

SeedModeler技术手段

自然语言交互与需求解析

• 采用引导式对话帮助用户构建设计自定义场景下的优化问题和完善方案细节。

• 通过大模型深度语义分析，自动提取问题中的决策变量、约束条件、目标函数等关键信息，支持模糊需求的结构化转化。

• 结合思维链（CoT），模拟人类专家建模逻辑，逐步拆解问题场景（如 “问题分析→变量定义→约束构建→目标优化”），确保建模逻辑的可解释性。

智能建模与代码生成

• 依托检索增强生成（RAG）技术，通过向量数据库与专家知识库（含线性规划、整数规划、非线性规划等建模知识）的相似度匹配 + 关键词匹配，丰富大模型上下文信息，助力最优建模方案。

• 自动生成Python 求解代码，支持数据与代码分离，满足数据变动需求。

全流程闭环与智能辅助

• 求解器无缝集成：一键调用求解器，支持并行计算与结果可视化，自动输出最优解、最优决策等报告。

• 需求变更敏捷响应：通过模型参数与约束条件热更新，快速适配业务规则变化，提升建模效率。

• 智能答疑助手：提供建模过程解析、代码修改及优化建议等等辅助功能，降低初学者使用门槛。

Deepseek强大的思维链能力使得SeedModeler在自然语言理解方面更加精准和高效，能够深入解析复杂语境、捕捉不同业务场景差异，并实现多轮对话引导的连贯性与逻辑性，显著提升了数学建模的精确性与代码生成的可控性，为复杂问题的求解与算法实现提供了更高水平的可靠性与效率。

结语

作为一款由大模型驱动的自动数学建模平台，SeedModeler聚焦优化建模与智能求解核心场景，通过自然语言交互实现从需求描述到最优解的端到端闭环，助力企业、科研机构及教育领域高效解决复杂优化问题，重构建模求解新范式！

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欢迎体验SeedModeler：https://seedmodeler.seedmath.com/

如有产品问题，请咨询seedmodeler@seedmath.com