四大推理模型横向评测：数学与编程能力对比

这套教程讲什么

对 Grok 3、Claude 3.7、DeepSeek-R1 与 o3-mini-high 四款推理模型做横向评测，先介绍各自背景与评测内容，再用中等、困难两档算法题和编程任务对照。偏实测对比，适合想看几家推理差距、给任务选模型的观众。

你会学到什么

• 先介绍四款推理模型与评测题目设计
• 用中等难度算法题做第一轮横向对比
• 以困难难度题目拉开推理能力差距

适合谁

适合在几个推理模型之间犹豫、想看同一批难题下各家解题表现，给数学或编程任务做选型的开发者。

学习建议

建议关注模型在难题上是否给出完整推导，而不只是最终答案；有条件的话用自己业务里的题复测一小轮更可靠。

常见问题

推理模型和通用模型在使用上有什么不同？

推理模型会花更多计算在中间推导上，适合数学、逻辑与多步规划类任务，通常响应更慢、成本更高；通用模型在改写、摘要、简单问答上更快更省。实际选型常按任务分流，而不是所有请求都上推理模型。

同一档算法题为什么要分中等和困难两轮？

中等题容易大家都答对，看不出差异；困难题才能暴露推导链是否稳定、会不会中途走偏或漏条件。分层设计能区分会不会和稳不稳，比只报一个总体正确率更能指导实际选用。