AI奥数 碾压夺冠 陶哲轩震惊！o3首战 开源军团仅差5分紧追OpenAI (aimo奥数比赛有用吗)
近日，第二届人工智能数学奥林匹克竞赛（AIMO2）的测试结果引发了广泛关注。该赛事以高难度数学推理题目为核心，旨在推动开源与闭源ai模型在复杂推理任务中的能力边界探索。本次比赛的一大亮点在于openai首次携其未公开模型o3-preview参赛，并在高算力条件下取得了接近满分的优异成绩，展现出强大数学推理能力。与此同时，开源模型的表现也令人瞩目，尤其在资源受限环境下与商业模型的差距进一步缩小，反映出当前AI技术发展的某些重要趋势。
在具体测试设置方面，AIMO2采用了双轨评估机制：一种为限制计算资源的条件，另一种则允许模型充分利用算力。结果显示，OpenAI的o3-preview在高算力条件下取得了47分（满分50分）的卓越成绩，甚至在多次尝试中具备冲击满分的潜力。这一表现不仅验证了算力投入对模型性能的显著增益，也突显出现有顶级模型在数学推理任务上的强大潜力。值得注意的是，o3-preview作为一个通用模型，并未针对数学任务做专门优化，其表现进一步说明当前大模型在多领域泛化能力上的进展。
另一方面，在计算资源对等的条件下，开源模型与商业模型之间的性能差距显著缩小。前五名开源模型的合并得分与o3-preview仅相差5分，表明开源社区在模型优化与能力追赶方面取得了实质性进展。这一现象呼应了此前EpochAI所提出的“一年差距”论，即开源模型虽然在绝对性能上仍略逊于顶尖闭源模型，但差距正在快速收窄。尤其值得关注的是，多个团队——包括英伟达NemoSkills、清华与微软的合作团队等——均展现出较高的竞技水平，反映出全球范围内技术生态的多样性与活力。
从赛事机制来看，AIMO2通过“公榜”与“私榜”结合的方式，既保证了竞赛的透明度，又有效避免了数据泄露和过拟合风险。题目难度涵盖多国奥数竞赛级别（如BMO、USAMO），对模型的抽象推理、符号运算与多步逻辑链条构建能力提出了极高要求。在此背景下，各类模型的整体表现进一步印证了AI在高度结构化推理任务上的进步，也为未来推动可复现研究和开源创新提供了重要基准。
尽管技术成果令人振奋，我们也应冷静看待算力成本与模型效能之间的平衡问题。报告中指出，o3-preview在低算力条件下单题推理成本接近1美元，虽显著高于部分开源模型的运行开销，但仍处于可接受范围内。这一点提醒我们，在追求性能突破的同时，还需持续优化效率与可及性，才能真正推动AI技术的普惠发展。
AIMO2不仅是一场技术竞赛，更是一次对当前AI推理能力上限的系统性检验。它既展示了闭源模型在高资源条件下的卓越表现，也突显出开源模型在有限资源中的强大竞争力。这一结果对学术研究、产业应用与AI治理均具有重要参考价值，也为后续技术发展路径提供了新的思考维度。
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