Sonnet 3.7 是解決真實(shí)世界問(wèn)題的 SOTA。

原標(biāo)題：從 R1 到 Sonnet 3.7，推理模型首輪競(jìng)賽中有哪些關(guān)鍵信號(hào)？
文章來(lái)源：Founder Park
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DeepSeek R1 引發(fā)的推理模型競(jìng)賽及未來(lái)趨勢(shì)

本文總結(jié)了近期頭部AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的推理模型，分析了它們的能力和優(yōu)劣，并展望了該領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

1. SOTA推理模型競(jìng)爭(zhēng)格局

   目前，OpenAI的o3-mini、xAI的Grok 3 Think、Anthropic的Claude 3.7 Sonnet等模型在推理能力上各有千秋，尚未出現(xiàn)絕對(duì)領(lǐng)先者。o3-mini在數(shù)學(xué)解題方面表現(xiàn)出色，Grok 3 Think則在同等參數(shù)量級(jí)下迅速追趕，Claude 3.7 Sonnet則在解決真實(shí)世界工程問(wèn)題方面表現(xiàn)最佳，其混合推理模型或?qū)⒊蔀槲磥?lái)標(biāo)準(zhǔn)。

2. 底座模型預(yù)訓(xùn)練依然關(guān)鍵

   高質(zhì)量的底座模型是強(qiáng)化學(xué)習(xí)推理模型的基礎(chǔ)。雖然GPT-4.5和Grok 3的出現(xiàn)引發(fā)了對(duì)底座模型預(yù)訓(xùn)練邊際收益的質(zhì)疑，但作者認(rèn)為，更好的底座模型仍然是保持領(lǐng)先的關(guān)鍵，并且現(xiàn)有的評(píng)估方法可能無(wú)法充分展現(xiàn)模型的全部能力。

3. Claude 3.7 Sonnet的混合推理模型

   Claude 3.7 Sonnet的混合推理模型（Hybrid Reasoning Model）結(jié)合了LLM和推理模型的優(yōu)勢(shì)，允許用戶選擇“快思考”或“慢思考”模式，這將成為未來(lái)模型發(fā)布的標(biāo)配。未來(lái)，該模型需要具備更智能的思考模式選擇和算力分配能力。

4. Claude 3.7 Sonnet在AI編碼領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)

   Claude 3.7 Sonnet在AI編碼領(lǐng)域延續(xù)并擴(kuò)大了其領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，能夠生成更長(zhǎng)、更可靠的代碼，并更好地解決真實(shí)世界的編程問(wèn)題，受到眾多AI Codin品的青睞。

5. Claude Code：AI編碼產(chǎn)品的基建

   Anthropic推出的Claude Code是一個(gè)命令行產(chǎn)品，并非直接與AI IDE競(jìng)爭(zhēng)，而是為AI Codin品提供重要的基礎(chǔ)設(shè)施，旨在促進(jìn)AI在大型代碼庫(kù)中的深入應(yīng)用，構(gòu)建AI-native開(kāi)發(fā)工作流。

6. AI Agent的未來(lái)發(fā)展方向

   AI Agent的未來(lái)發(fā)展需要具備action scaling能力、在可驗(yàn)證的環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練，并擁有持續(xù)學(xué)習(xí)能力。RL Fine-tuning雖然可以保證模型落地，但通用場(chǎng)景下RL Scaling的效果可能更好。

7. OpenAI Deep Research：Agent產(chǎn)品形態(tài)的成功案例

   OpenAI Deep Research是RL scaling范式下第一個(gè)成功的Agent產(chǎn)品形態(tài)，其在深度研究方面的能力和用戶體驗(yàn)都領(lǐng)先于其他同類產(chǎn)品。

8. RL Fine-tuning的局限性

   雖然RL Fine-tuning可以提升模型在特定領(lǐng)域的性能，但其效果可能不如RL Scaling，尤其是在通用場(chǎng)景下。

總而言之，推理模型領(lǐng)域正處于快速發(fā)展階段，雖然目前尚未出現(xiàn)絕對(duì)領(lǐng)先者，但各個(gè)模型都在不斷進(jìn)步，混合推理模型、AI Agent等新技術(shù)將引領(lǐng)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

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作者簡(jiǎn)介：來(lái)自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問(wèn)題」。