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。

例如，在SWE-Bench Verified這一軟件開發(fā)測試集中

，o3得分71.7%，而o1僅有48.9%；在AIME2024測試集中，o3準確率96.7%，而o1為83.3%。o3的一些表現(xiàn)，已經(jīng)開始展現(xiàn)AGI（通用人工智能）的初步特征。

當然

，o3也存在自己的問題。一方面，o系列模型普遍更擅長邊界清晰、定義明確的任務，對部分現(xiàn)實世界的工程任務處理還存在欠缺。另一方面，近期，o3在FrontierMath這項數(shù)學基準測試中，也因OpenAI資助過相關機構而面臨提前獲取真題的真實能力水平質疑。 

但擺在國內大模型公司面前的共同問題仍然是明確的。從技術上來說

，無論是DeepSeek-R1還是k1.5，都還沒有成功加入過程獎勵模型和蒙特卡洛樹搜索等更復雜技術，而這是否是模型進一步提高推理能力的關鍵方法，我們還無從得知。

另外，從o1到o3

，OpenAI公布的間隔時間僅有三個月，這意味著強化學習帶來的推理階段scaling up的技術范式，顯然比GPT系列模型以年為單位的預訓練范式的節(jié)奏要快。

這是國內大模型公司共同要面對的競爭壓力

。OpenAI不僅找到了更明確的技術路徑，并且有足夠的資源快速驗證并推進。當下，國內大模型行業(yè)將比過去更需要加速提效的突破式創(chuàng)新。