问题在于,这并不等于它在所有数学场景里都必然最好。
不同榜单可能给出不同的领先者。Vals AI 在 AIME 基准中把 Gemini 3.1 Pro Preview 列在第一位;而 LLM Stats 的 AIME 2025 榜单中,GPT-5.2 Pro 和 GPT-5.2 出现在第 1 名条目里。
更大的趋势是:头部模型在竞赛数学上已经非常接近。BenchLM 报告称,顶尖模型在 AIME 2025 上都超过 95%,在 HMMT 2025 上都超过 90%。 当分数已经挤在高位时,实际选择往往不只看那一点点排名差距,还要看解释是否清楚、答案是否稳定、响应速度、成本,以及模型是否适合你的题目格式。
AIME 是有参考价值的信号,但它不是完美的新题测试。Vals AI 指出,AIME 的题目和答案是公开的,因此模型在预训练阶段可能接触过这些内容。
Vals AI 还提到,模型在较旧的 2024 年题目上往往比在较新的 2025 年题目上表现更好,这引出了数据污染和真实泛化能力的问题。 换句话说,AIME 高分说明模型在这个公开基准上很强,但不能保证它遇到全新、私有或不常见的问题时同样可靠。
| 你的需求 | 更靠谱的判断方式 |
|---|---|
| 只想知道本批来源里 AIME 单项最强 | 先看 Gemini 3.1 Pro Preview,因为 Vals AI 把它列为 AIME 第一,准确率 98.13%。 |
| 准备竞赛数学 | 同时参考 AIME 和 HMMT 风格结果。BenchLM 称顶尖模型在 AIME 2025 超过 95%,在 HMMT 2025 超过 90%。 |
| 想要更综合的数学或定量推理排名 | 看复合数学榜单。LLMBase 表示其数学排名使用 Artificial Analysis math index,包含 AIME、MATH 500 等。 |
| 关注更高级或不同形式的数学评测 | 可参考 FrontierMath 类基准;Epoch AI 的 FrontierMath Tier 4 要求模型为每道题提交返回答案的 Python answer() 函数。 |
| 要用于真实作业辅导或产品流程 | 自建一组新题测试,尤其是 AIME 公题存在训练中接触过的风险。 |
如果你要把 AI 用在学习、教学、竞赛训练或数学密集型工作流中,建议先用公开榜单筛出候选模型,再用自己的题目复测:
这一步很关键。一个擅长短答案竞赛题的模型,未必最适合一步步讲题;一个榜单分数很高的模型,也未必最适合符号计算、长证明或需要写代码验证的定量任务。
如果把数学问题限定为 AIME 风格的竞赛基准,Gemini 3.1 Pro Preview 是本批来源中最清楚的答案:Vals AI 将其列为 AIME 第一,准确率 98.13%。
如果问的是更广义的“最强数学 AI”,现有证据并不支持一个通吃所有场景的冠军。头部模型在竞赛数学榜单上已经非常接近,不同平台排名会变化,而公开 AIME 数据也带来污染风险。 更稳妥的做法是:先看榜单,再用你的新题、你的格式、你的评分标准亲自测一遍。