当前的大语言模型本质上是预测引擎，只能找到问题的最可能解决方案，而非必然的正确答案。尽管主流模型的数学能力已有所提升，但即便是表现最佳的Gemini 3 Flash，如果用字母等级评估，也只能获得C级成绩。

隶属于在线计算器制造商Omni Calculator的研究人员使用该公司的ORCA基准测试对一系列新的AI模型进行了评估，该测试包含500道实际数学问题。

在去年11月的初始评估中，OpenAI的ChatGPT-5、Google的Gemini 2.5 Flash、Anthropic的Claude Sonnet 4.5、xAI的Grok 4和DeepSeek的DeepSeek V3.2(alpha版本)在数学问题上的表现都很糟糕，得分均在63%或以下。

最新一轮的测试对象包括ChatGPT-5.2、Gemini 3 Flash、Grok 4.1和DeepSeek V3.2(稳定版)。由于Sonnet 4.5在测试期间没有变化且后续版本尚未发布，因此没有重新评估。

在第二轮测试中，除了Grok-4.1出现倒退外，所有模型都显示出改善。

Gemini 3.1 Flash的准确率达到72.8%，比前代提高了9.8个百分点。DeepSeek V3.2达到55.2%，比alpha版本提高3.2个百分点。ChatGPT 5.2实现了54.0%的准确率，提高了4.6个百分点。而Grok 4.1则下滑至60.2%，下降了2.6个百分点。

ORCA研究员Dawid Siuda在声明中表示："计算器是可预测的。今天问它一个问题，明年再问同样的问题，答案保持不变。AI不是这样工作的。这些系统基于模式预测下一个最可能的词。从数学角度来说，模型今天答对一个问题，明天答错是完全可能的。"

研究人员尝试用一个名为"不稳定性"的指标来评估模型响应的可变性——衡量模型在被问及同一问题两次时改变答案的频率。

Gemini 3 Flash证明最为一致，错误回答中只有46.1%会发生变化。研究人员报告称，ChatGPT在65.2%的时间里会改变答案。而DeepSeek V3.2在68.8%的错误中会改变答案。

ORCA研究人员注意到，模型性能随时间的改善在不同领域存在差异。他们表示，DeepSeek在生物与化学问题上的表现从10.5%的准确率提升到43.9%。Gemini 3 Flash在数学与转换方面的准确率达到93.2%，从83%提升而来。而Grok 4.1在健康与体育问题的准确率下降了9个百分点，在生物与化学方面下降了5.3个百分点。

研究人员推测，Grok最近的更新可能优先考虑了定量推理以外的其他能力。

研究人员注意到，计算错误现在占所有错误的39.8%，从33.4%上升，而四舍五入错误下降至25.8%，从34.7%下降。ORCA小组得出结论，AI模型在通过格式化让数学看起来正确方面越来越好，但在算术方面仍然困难重重。

"AI模型本质上是预测引擎而非逻辑引擎，"Siuda在给The Register的电子邮件中说道。"因为它们基于概率工作，它们基本上是根据之前见过的模式猜测下一个最可能的数字或单词。这就像一个学生记住了数学书中的每个答案，但从未真正学会如何加法。"

Siuda表示，我们之前就知道模型的这个特点，这一点没有改变。

"它们可能大部分时间能得到正确答案，但一旦你给它们一个独特或棘手的问题，或者多步骤任务，它们就会跌跌撞撞，因为它们实际上并没有真正计算任何东西，"他说。"用当前技术完全缩小这个差距可能是不可能的，但如果我们将大语言模型与函数调用充分结合，可能有解决的可能。"

函数调用——将算术外包给确定性来源——是解决模型数学处理能力差的一种方法。

"像Google和OpenAI这样的主要AI公司已经在这样做，让AI调用函数来进行实际计算，"Siuda解释道。"真正的头疼发生在长而复杂的问题上。AI必须跟踪每个阶段的每个小结果，通常会被压倒或困惑。"

另一个可能的改进途径可能是教导模型通过形式化证明来验证回应。正如去年11月《自然》杂志所述，Google的DeepMind开发了一种方法，通过基于使用Lean编程语言和证明助手开发的证明的强化学习，在国际数学奥林匹克竞赛中获得了银牌成绩。

但目前来说，不要相信任何AI。

Q&A

Q1：ORCA基准测试是什么？它如何评估AI模型？

A：ORCA基准测试是由Omni Calculator公司开发的评估工具，包含500道实际数学问题。研究人员用这个测试来衡量AI模型处理数学计算的能力，测试结果显示即便是表现最好的模型也只能达到70%左右的准确率。

Q2：为什么AI模型在数学计算上表现不好？

A：AI模型本质上是预测引擎而非逻辑引擎，它们基于概率工作，根据之前见过的模式猜测下一个最可能的数字或单词。就像学生记住答案但没学会计算方法一样，AI可能今天答对明天答错同一个问题。

Q3：如何改善AI模型的数学计算能力？

A：主要有两种方法：一是函数调用，让AI调用外部计算器进行实际计算；二是教导模型通过形式化证明验证回应。Google和OpenAI等公司已经在使用函数调用方法，但在处理复杂多步骤问题时仍面临挑战。