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家东说念主们欧洲杯体育，国产 o1 大模子，最近真实是有点燃啊。

就在今天，昆仑万维的Skywork o1也开启了邀测。

那一波实测，这不就得安排一下么。

访佛 o1 模子最大的脾气就是其强悍的推明智商，因此，咱们胜利上一起AIME 数学竞赛题，望望够不够"开门"。

（AIME：好意思国数学邀请赛，是介于 AMC10、AMC12 及好意思国数学奥林匹克竞赛之间的一个数学竞赛。）

题目翻译过来是这么的：

每天黎明，Aya 会进行一段长度为 9 公里的散播，然后在一家咖啡店停留。当她以每小时 s 公里的恒定速率行走运，通盘散播加上在咖啡店停留的时辰一共需要 4 小时，其中包含在咖啡店停留的 t 分钟。当她以 s+2 公里每小时的速率行走运，通盘经过（包括在咖啡店停留的时辰）需要 2 小时 24 分钟。

假定 Aya 以 s+1/2 公里每小时的速率行走，求她在这种情况下（包括在咖啡店停留的时辰）的总时辰（以分钟为单元）。

荆棘滑动稽察扫数执行：

从 Skywork o1 举座的回报来看，它先是将问题解析为不同场景，通过设立方程组刻画步碾儿速率、时辰和距离的相关。

随后把握代数圭表求解，确保了抒发式简化和单元换算的正确性。

而比较关键的一丝，是 Skywork o1 可以代入适度考证狡计经过的自洽性，并明确得出总时辰。

最终，它所给出的谜底" 204 "，与本年 AIME 这说念题的尺度谜底一致。

接下来，咱们再拿本年的高考数学题作念一番测试。

AI 请听题：

已知函数 $f ( x ) = a ( x - 1 ) - ln x + 1$.

( 1 ) 求 f ( x ) 的单调区间；

( 2 ) 当 α 小于等于 2 时，解释：当 x 大于 1 时， $f ( x )

关于这个问题，Skywork o1 给出的念念考和谜底如下（荆棘滑动稽察扫数执行）：

AI 举座的念念路和刚才相通，都是属于分步而治之，主打的就是一个 step by step。

期间哪怕是遭遇"陷坑"，Skywork o1 也会实时发现并指示我方，通盘经过宛如把东说念主类念念考的经过复刻并呈现了出来一般。

最终给出的谜底亦然与尺度谜底一致。

需要留心的是，Skywork o1 其实是一个系列，更具体而言，包括三个细分模子：

Skywork o1 Open：基于 Llama 3.1 的 8B 开源模子，解锁了许多轻量级模子无法处治的复杂数学任务。

Skywork o1 Lite：具备完整的念念考智商，具有更好的汉文提拔和更快的推理和念念考速率。

Skywork o1 Preview：本次完整版的推理模子，搭配自研的线上推理算法，使推理经过更完善、高质地。

不仅如斯，Skywork o1 Open 也参与到了类 o1 模子 Benchmark 的比较，智商上可谓是有了大幅的提高。

将 Llama-3.1-8B 的性能拉到同生态位 SOTA（超过 Qwen-2.5-7B-Instruct）。

同期，8B 的 Skywork o1 Open 也解锁了许多较大批级模子，如 GPT 4o，无法完成的数学推理任务（如 24 点狡计）。

这也为推理模子在轻量级开发上部署提供了可能性。

在 MATH 数据集上，Q*（论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.14283）匡助 Llama-3.1-7B 进步并超过了同生态位的 SOTA Qwen2.5-7B-instruct。

同期，昆仑万维也将开源两个的推理任务的 Process Reward Model（PRM）：Skywork o1 Open-PRM-1.5B 和 Skywork o1 Open-PRM-7B，比拟此前开源的 Skywork-Reward-Model 仅对通盘模子回报进行打分，Skywork o1 Open-PRM 能给模子回报中的每个设施进行打分。

对比开源社区现存的 PRM，Skywork o1 Open-PRM-1.5B 能达到开源社区 8B 的模子成果，举例 RLHFlow 的 Llama3.1-8B-PRM-Deepseek-Data，OpenR 的 Math-psa-7B，Skywork o1 Open-PRM-7B 能同期在大部分 benchamrk 上接近 / 最初 10 倍量级的 Qwen2.5-Math-RM-72B。

Skywork o1 Open-PRM 亦然第一款适配代码类任务的开源 PRM。底下表格为以 Skywork-o1-Open-8B 手脚基础模子，使用不同 PRM 在数学和代码评测集上的评估适度。

详实技能论说也将在不久后发布。刻下模子和议论先容已在 Huggingface 开源 ( https://tinyurl.com/skywork-o1 ) 。

那么除了纯数学题除外，Skywork o1 在其它推理任务上果真认又会如何？

接下来，咱们继续用更多维度的测试来磨真金不怕火一番。

AI 自我念念考、谋略和反念念 9.9 和 9.11 哪个大？

开头，咱们就用照旧难倒一众 AI 大模子的经典问题" 9.9 和 9.11 哪个大"来作念一下测试。

天然刻下险些扫数大模子都能给出正确谜底，但在这个测试中，咱们将更见原 AI 念念考的经过。

从经过来看，Skywork o1 依然遴荐分而治之的计谋。

先比较整数位，判定二者的整数位换取；再判断少许位，将其诊疗为换取的方式，即 0.90 和 0.11 之间的比较，判定 9.9 大于 9.11。

临了，Skywork o1 照旧把经过再次考证了一遍，认定适度是正确的。

从它的念念路来看，和东说念主类比较这两个数字的逻辑是一致的。

脑筋急转弯

接下来，咱们再来一起脑筋急转弯：

一个箱子里装了 2 个苹果，拿走了两个，但箱子里照旧有 2 个苹果。这可能吗？

关于这么的脑筋急转弯，许多东说念主念念考的经过，会先看下是否相宜常理；淌若属于"不按套路出牌"的那种，就会再找找题面有莫得 trick 了。

那么到了 AI 这边，它又会如何念念考？

Skywork o1 先谛视了一下题目，初步判定不相宜常理，应当就启动执细节了，脑洞翻开地想了好几种可能。

举例又有东说念主放了 2 个苹果进去、画上去的苹果、光学错觉、箱子里有镜子等等……

但上述的见解都被我方给否了，情理是太牵强。

临了，Skywork o1 认定，这个题方向 trick 就在"拿走"这个词儿身上，给出的解释亦然正解：

把苹果从箱子里拿出来，但莫得带离箱子，仍在箱子的范围内。

加密问题

测试大模子的逻辑推理，加密问题可以说是一种十分得当的类型。

因为加密问题往往需要从有限的已知条目推导出未知信息，这需要模子具备深广的逻辑推明智商，好像在多个条目之间找到关联并推导出论断。

那么，话未几说，AI 请听题：

已知 ukwmfvhxyondhxjz rhfvpfjzxn ukjzwmkajzhxyo -> practice makes perfect 请基于这个例子找到密文 ukqgfvsi gwjzkatjwmjz dttjzp hxtjiyjz 对应的原文。

Skywork o1 从已知的加密章程和密文 - 明文对中归纳出字符映射相关，并基于映射章程对新密文进行解码。

在这个经过中，模子逻辑了了，分步拆解问题，逐渐考证假定，并在映射不完整的情况下，通过揣度加密模式进一步完善解码有缠绵。

尤其是它对加密章程的归纳智商，不仅识别了每个字母被映射为两个字符的限定，还通过字符位置和字母表的偏移发现了加密经过的具体算法（奇偶位置的偏移逻辑）。

但也并非圆善

天然 Skywork o1 在刻下千般推理任务中确认还算可以，但当咱们把任务难度降到极低的时候，也发现了一个问题——有点啰嗦了。

举例问它" 1+1 等于几"：

Emmmm ……繁琐，真实有点繁琐了。

但同期，模子探讨到了这说念问题是否是在问不同进制情况下的谜底，也体现了模子千般性的念念考智商。

不外在与昆仑万维团队交流经过中咱们得知，关于这么简便的问题，团队后续也会进一步对 Skywork o1 的解答作念优化。

在看完成果之后，接下来的一个问题即是：

怎样作念到的？

举座来看，Skywork o1 之是以能有如斯的念念考、谋略及反念念智商，主要成绩于一个三阶段的自研技能有缠绵。

开头第一阶段，是一个推理反念念智商西宾的经过。

Skywork o1 通过自研的多智能体体系构造出高质地的分步念念考、反念念和考证数据。

这些千般化的长念念考数据用于对基础模子进行进一步的预西宾和监督微调，从而进步了模子在复杂任务中的推明智商。

其挨次二阶段，是推明智商强化学习。

Skywork o1 团队研发了 Skywork o1 Process Reward Model（PRM），适用于分步推理的强化学习经过。

该模子好像灵验捕捉到复杂推理任务中每一步对最终谜底的影响；通过皆集自研的分步推理强化算法，模子的推理和念念考智商获得了显赫增强。

PRM 的中枢在于其对推理经过的细致化奖励机制。

传统的强化学习模子往往只见原最终适度的正确性，而 PRM 则在每一个推理设施中引入了奖励评估，从而确保模子好像在每一步中不断优化其推理旅途。

PRM 好像对模子的每一个念念考经过进行评分，从而匡助模子改良失实念念维链，进步举座推理质地。

Skywork o1 团队还在 PRM 中加入了多任务西宾数据，使其不仅好像在单一边界确认出色，同期具备在千般化任务场景中天真应用的智商。

通过这种方式，Skywork o1 好像灵验豪迈千般复杂的推理挑战。

临了，则是推理谋略（planning）。

这亦然昆仑万维初度将 Q* 算法应用并公开，用于线上推理。

Q* 算法与模子的在线念念考智商皆集，好像寻找最好推理旅途，从而显赫提高了模子的在线推明智商。

值得一提的是，这亦然各人初度完了 Q* 算法落地，使得 Skywork o1 的推明智商进一步最初于其他同类模子。

为什么类 o1 模子关键？

早在 Sam Altman 发布 o1 模子之际，他便对此问题作念了一些点评：

o1 符号着一种新范式的启动：好像进行通用复杂推理的 AI。

这一趋势也离不开行业发展的大布景，即阛阓关于具有深广推明智商的模子需求日益增多。

而类 o1 模子模子的推出，正巧餍足了这一需求，尤其是在需要复杂逻辑推理的应用场景中，如科学照顾、编程、数据分析等边界。

因为它们对性能进步方式不同于传统的大边界预西宾方式（通过增多参数目和数据量），是通过增多推理时的算力和时辰过问，完了了性能的显赫进步，这为模子的发展带来了新的 Scaling Law。

何况通过内置念念维链（CoT）逐渐处治问题的方式，一定程度上模拟了东说念主类慢念念考经过；这种方式使得模子在推理时好像进行自我改良，当模子检测到偏离正确的推理旅途时，它可以回溯并尝试其他有缠绵。

一言蔽之，是相宜阛阓和行业硬需求。

而纵不雅昆仑万维在大模子时间这两年果真认，绝不夸张的说，每一次的技能新潮驾临之际，国产选手中定然有它的身影出现，而且是属于早一批的那种。

举例其大底座天工大模子系列，包括天工 1.0、天工 2.0、天工 3.0，以及今天负责邀请测试的「天工大模子 4.0」 o1 版（Skywork o1）。

其次在其它模态上，还包括 AI 搜索（天工 AI 搜索）、AI 音乐（天工 SkyMusic）、AI 外交（Linky）、AI 视频（AI 短剧平台 SkyReels）、实时语音对话助手（Skyo）等。

何况开源，亦然从昆仑万维从一启动布局于今以来的脾气之一；正如斯次的开源模子 Skywork o1 Open，也将加快国内开源社区复现 o1 的程度。

临了，Skywork o1 邀测地址放底下喽，感有趣的小伙伴快去央求吧 ~

央求地址：www.tiangong.cn

—  完  —

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