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推理:AI 能做到什么程度

让模型先想再答。各家都把「想多久」做成可调档,也都写明想得越久越慢、越贵。

3家官方文档12条写明的硬限制8条官方自己承认做不好的2026-09-06数据截至
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各家官方怎么说

点开看硬限制和官方自己承认的短板,数字原样取自官方页面

厂商官方怎么定位它硬限制自认短板
Anthropic(extended thinking)手动模式下用 budget_tokens 直接给定思考预算,适合要求延迟可预测或成本可控的场景。44
OpenAI(reasoning effort)出答案前先生成内部推理 tokens,用 effort 分四档控制想多少。42
Google(Gemini thinking)模型内部先推理再回答,接口以 thought steps 的形式给出推理摘要。42
来源:各厂商官方文档 · 2026-09-06
Anthropic(extended thinking)4 条限制 · 4 条自认⌄

硬限制

  • 思考预算最小 1,024 tokens,更小的值会被接口拒绝
  • 预算超过 32k 时官方建议改走批量接口
  • 简单任务从 1,024 起步递增;复杂任务从 16,000 以上起步
  • 手动模式在 Claude 4.7 及更新型号上不再支持,官方要求迁移到 adaptive thinking

官方自己承认做不好的

  • 官方写明:让它思考超过 32k tokens 会产生长时间请求,可能撞上系统超时和连接数限制
  • 官方写明:这个预算是目标值,不是硬上限。实际用量随任务变化,模型可能远没用到预算就停止推理
  • 官方写明:预算越高推理越充分,但收益递减(幅度取决于任务),代价是延迟增加
  • 换成自适应思考后,官方写明:推理强度设得低时,遇到简单输入它可能完全跳过思考
OpenAI(reasoning effort)4 条限制 · 2 条自认⌄

硬限制

  • none:官方定位为对延迟敏感、且不需要推理或多步工具调用的任务
  • high:官方定位为难推理、复杂排错、深度规划,以及质量比延迟更重要的高价值任务
  • 官方建议开始试用时,至少给推理和输出留出 25,000 tokens
  • 推理 tokens 用量在响应的 output_tokens_details 里可查

官方自己承认做不好的

  • 官方写明:推理 tokens 虽然在接口里看不到,但仍然占用上下文窗口,并按输出计费 —— 看不到,但要付钱、也要占地方
  • 撞上上限时状态返回 incomplete。官方写明:这可能发生在还没产生任何可见输出之前 —— 也就是说,您为输入和推理付了钱,却什么都没拿到
Google(Gemini thinking)4 条限制 · 2 条自认⌄

硬限制

  • 官方建议:查事实、做分类,用 minimal 或 low 思考档
  • 官方建议:比较概念、创造性推理,用 default 思考档
  • 官方建议:高级编程、数学、多步规划,用 maximum 思考档
  • 官方写明:开启思考后,费用是输出 tokens 与思考 tokens 之和

官方自己承认做不好的

  • 官方提醒:您的程序要能处理推理摘要为空或不存在的情况 —— 简单请求可能根本没有摘要
  • 官方写明:计费按模型实际需要生成的完整思考量算,尽管接口只返回摘要 —— 您付全额,只拿到摘要
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推理最强的是哪几个

3 个专项评测的成绩,不是综合能力分

最强不等于最值 —— 每行都带价格。教程多拿海外模型演示,您手上用国产的,看每张表下方国内厂商排第几,就知道这类活差多少。

研究生级科学题物理、化学、生物的研究生难度问答,题目专门设计成搜索引擎搜不到答案。

模型专项成绩输入 / 输出(每百万 token)
Grok 4.6 (high)94.9¥14 / ¥42
Gemini 3.7 Flash (high)94.5¥5.25 / ¥26.3
GPT-5.6 Sol (max)94.1¥35 / ¥210
Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex)94.1¥14 / ¥84
Claude Opus 5 (high)93.7¥35 / ¥175
Claude Opus 5 (xhigh)93.7¥35 / ¥175
Qwen3.8 2.4T A95B93.5¥14 / ¥42
Kimi K3 (max)93.5¥21 / ¥105
GPT-5.5 (xhigh)93.5¥35 / ¥210
Claude Opus 5 (max)93.2¥35 / ¥175
共 376 个模型有这一项成绩,列前 10。国内厂商最靠前:第 7 名 Qwen3.8 2.4T A95B。来源:海外权威评测 · 2026-08-20

数学竞赛题美国高中数学邀请赛 2025 年的题,考多步推导,答案唯一。

模型专项成绩输入 / 输出(每百万 token)
GPT-5.2 (xhigh)99.0¥12.3 / ¥98
GPT-5 Codex (high)98.7¥8.75 / ¥70
Gemini 3 Flash (AI Studio)97.0¥3.50 / ¥21
GPT-5.2 (medium)96.7¥12.3 / ¥98
DeepSeek V3.2 Speciale96.7——
Gemini 3 Pro Preview (high)95.7¥14 / ¥84
GPT-5.1 Codex (high)95.7——
GLM-4.795.0¥4.20 / ¥15.4
Kimi K2 Thinking94.7——
GPT-5 (high)94.3¥8.75 / ¥70
共 169 个模型有这一项成绩,列前 10。国内厂商最靠前:第 5 名 DeepSeek V3.2 Speciale。来源:海外权威评测 · 2026-08-20

极难综合题各学科专家出的、刻意做到很难的一组题,用来看模型的天花板在哪。

模型专项成绩输入 / 输出(每百万 token)
Claude Fable 5 (with fallback)55.5¥70 / ¥350
Claude Opus 5 (max)54.9¥35 / ¥175
Claude Opus 5 (xhigh)54.4¥35 / ¥175
Claude Opus 5 (high)52.8¥35 / ¥175
Claude Opus 5 (medium)51.3¥35 / ¥175
GPT-5.6 Sol (max)49.5¥35 / ¥210
Claude Opus 4.8 (max)48.7¥35 / ¥175
Gemini 3.7 Flash (high)47.9¥5.25 / ¥26.3
GPT-5.6 Sol (xhigh)47.3¥35 / ¥210
Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex)47.0¥14 / ¥84
共 377 个模型有这一项成绩,列前 10。前 10 名里没有国内厂商。来源:海外权威评测 · 2026-08-20

全部型号自己筛:模型库↗ · 两个摆一起比↗

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官方说 vs 实际上

独立测试和官方数字并排放,出处见来源清单

「奥数金牌」「博士级」看的是最终答案;换个数字、要写证明过程,成绩就掉下来。

官方说独立测试用户实际反馈差在哪、为什么
奥数金牌水平、博士级智能苹果 GSM-Symbolic(ICLR 2025):只把小学数学题里的数字换掉,25 个模型准确率从 80% 以上跌到 50% 以下;加一句无关的话最多再降 65%未见可核的用户反馈题目结构没变就答不对,暴露的是模式匹配,不是真推理
推理模型越想越准苹果《The Illusion of Thinking》:复杂度过了某个点,准确率整体崩溃(另有学者对方法提出质疑)未见可核的用户反馈宣传演示很少覆盖真正复杂的任务
引用 IMO / 奥赛金牌级的最终答案正确率《Proof or Bluff?》:奥赛选手人工评 2025 年 USAMO 证明过程,8 个顶尖模型只有 1 个及格(25%),其余不到 5%;用 AI 自动评分最多虚高 20 倍未见可核的用户反馈比赛考的是证明过程,不是最后那个数字
独立测试取自论文、评测机构与公开研究 · 2026-09-13

它确实能做到:题目结构常见、步骤不太长、答案能自己验算的推理,它做得又快又好;越长、越新、越要写过程的,越要人把关。

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这一页还缺什么

没采到的如实写,不放半截数字

国内厂商的深度思考模式文档未采集。三家的推理评测分数不在这里放 —— 分数要交叉验证,模型库里有独立评测。

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来源清单

7 条,全部是厂商官方文档

逐条摊开,每条附原文链接⌄

您该怎么办

按任务难度调档,不要一律拉满:查事实与分类用最低档,多步规划才用高档。成本记在输出那一头 —— Google 官方写明:开启思考后,费用是输出 tokens 与思考 tokens 之和,OpenAI 建议起步时给推理与输出留至少 25,000 tokens 余量,否则可能付了钱却拿不到可见回答。