文章摘要
最近，针对国内外7款大模型进行了一场数学能力测试，测试题目主要来自“阿里巴巴全球数学竞赛”和“中国数学奥林匹克（CMO）”的真题，涵盖了多个数学领域，包括代数、几何、概率等。测试结果显示，大模型在复杂数学问题上的表现有了显著提升，尤其是在多步推理和开放性复杂应用题中，展现了较强的推理能力。然而，不同模型在解题风格上存在明显差异，部分模型如DeepSeek R1和YiXin-Distill-Qwen-72B的推理步骤较长，且容易出现截断情况，而o3-mini、Grok 3和通义 QwQ的解题步骤则相对简洁。
在测试过程中，部分模型出现了对题意理解偏差或符号误读的情况，但这些错误并非源于数学能力的不足，而是由于对问题的解读不够准确。尽管如此，模型在纠错能力上表现出色，能够在一定程度上容忍符号或公式的局部错误，并继续完成推理过程。此外，测试还发现，模型在处理中文问题时，推理过程有时会使用英文，这可能是由于训练数据的语言分布不均所致。
未来，大模型的数学能力可以通过插件扩展、垂直训练和交互式修正等方式进一步提升。例如，接入计算引擎如Wolfram Alpha可以弥补符号运算的短板，而针对数理逻辑构建专属微调数据集则能强化推理因果链。此外，允许用户实时指出错误步骤并动态调整解题路径，将有助于提高模型的解题准确性和用户体验。
对于学生群体，大模型可以作为一个快速验证基础题答案的工具，但在处理复杂问题时，仍需警惕模型的“自信式错误”，并保持独立思考。教育工作者则需要设计更“反套路”的题目，以检验AI辅助下的真实学习效果。开发者则应优化提示词设计，明确解题边界，避免模型过度“脑补”。
总体而言，大模型的数学能力已经从“玩具级”迈入“工具级”，并逐步走向可信赖的“研究级”。未来的竞争将聚焦于如何更精准地平衡“思维模拟”与“事实严谨性”，这一领域的进一步发展值得期待。
原文和模型
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【原文作者】 AI产品阿颖
【摘要模型】 deepseek-v3
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