从 R1 到 Sonnet 3.7，Reasoning Model 首轮竞赛中有哪些关键信号？

海外独角兽 · 公众号 · 科技公司 · 2025-03-03 21:10

主要观点总结

本文主要对一系列AI模型及其相关信息进行了概述和总结。

头部AI实验室相继发布新的reasoning models，如OpenAI的o3-mini、xAI的Grok 3和Anthropic的Claude 3.7 Sonnet等。这些模型各有优势，但尚未出现全面领先的SOTA模型。

市场上发布的reasoning models中，尚未有一个全方位领先的SOTA。不同模型在不同任务上表现各有优势，如o3-mini在推理和数学解题能力上较强，而Grok 3在快速追赶并接近同等水平。而Claude 3.7 Sonnet在解决真实世界问题上表现最好。

Grok 3可能在base model的能力上领先GPT 4.5，而业界对于GPT 4.5的失望声音居多。高质量的base model是强化学习做reasoning model的基础，因此大家不会停止在base model capability上的探索。

虽然有人认为base model pre-training的边际收益可能已枯竭，但我们认为其仍是关键。高质量的base model是强化学习的基础，激发和评估模型能力的方法需要跟上模型智能的提升。

Claude 3.7 sonnet的混合推理模型是LLM和reasoning model结合的新范式，之后的AI labs模型发布可能都会以类似形式进行。这种模型提供了快慢思考的选择，并具备动态计算能力，能规划并解决一个问题的算力消耗和token思考量。

Sonnet 3.7在解决真实世界问题上具有优势，如编程应用。Devin、Cursor等AI coding产品都接入了Sonnet 3.7，并收到了B端用户的好评。

Claude Code是Anthropic发布的coding产品，它并不是面向人类用户设计的，而是为AI Coding产品提供重要基建。其产品形态是命令行产品，有助于AI onboard人类传统代码库，使AI Coding产品更深入地参与到CI/CD中。

RL带来的action scaling能力、构建verifiable environment和持续学习能力是AI Agent落地的关键。其中RL需要在可验证的环境中不断增强能力解决端到端的问题。

Deep research是RL scaling范式下第一个PMF的产品形态，像ChatGPT打开chatbot类产品形态一样，开启了新的产品方向。其用户体验良好，深度理解网页内容并准确生成回答。

RL Fine-tuning能保证Reasoning model落地的下限，但实际效果可能受数据量和数据组成影响。相比之下，RL Scaling在某些通用场景下效果更好，有望引领未来AI的发展。

免责声明：本文内容摘要由平台算法生成，仅为信息导航参考，不代表原文立场或观点。原文内容版权归原作者所有，如您为原作者并希望删除该摘要或链接，请通过【版权申诉通道】联系我们处理。

原文地址：访问原文地址
总结与预览地址：访问总结与预览
推荐产品: 推荐产品
文章地址：访问文章快照

分享到微博