o3 与 o4-mini-high 推理能力实测
o3、o4-mini-high数学和推理能力评测
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对 o3 与 o4-mini-high 的数学与推理能力做评测,用算法题、markdown 转思维导图、Flappy Bird 等任务,与 Gemini 2.5 Pro 对照。偏实测对比,适合想选型、看实际表现而非只看榜单的观众。
这套教程讲什么
对 o3 与 o4-mini-high 的数学与推理能力做评测,用算法题、markdown 转思维导图、Flappy Bird 等任务,与 Gemini 2.5 Pro 对照。偏实测对比,适合想选型、看实际表现而非只看榜单的观众。
你会学到什么
- 用算法题对比三款模型的推理表现
- 测试 markdown 转思维导图的结构理解
- 以 Flappy Bird 检验代码生成完整度
适合谁
适合正在为推理或编程任务挑模型、想看具体题目下真实产出差异,而不是只信跑分的技术选型者。
学习建议
观看时留意同一道题在不同模型上的解题路径差别,若自己要复现,建议固定提示词与温度再跑一遍对照。
常见问题
看模型评测时为什么不能只信榜单分数?
榜单多为固定题库的平均结果,和你实际任务的题型、语言、上下文长度未必一致。更实用的做法是用自己业务里几道代表性题目做小样本实测,同时看正确率、解题过程是否可检查,以及失败时会不会编造答案。
用写小游戏来评测模型能反映什么?
这类任务一次性考察需求理解、代码组织、边界处理与可运行性,比单道算法题更接近真实开发。观察点包括生成的代码能否直接跑起来、界面与规则是否齐全、出错后能否根据报错自行修复,很能拉开模型差距。
关于「AI 入门与基础」这个方向
很多人第一次接触 AI 工具,卡住的并不是操作,而是不知道该从哪一个概念开始。本分类把「大模型、Token、上下文、Agent、工作流」这些高频名词先讲清楚,再进入具体工具:对话式 AI 怎么提问、生成结果怎么判断可信度、什么任务适合交给 AI、什么任务必须自己把关。按这个顺序学,后面看提示词、绘画、编程或智能体的教程都不会再觉得术语听不懂。
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