所以,如果你問嘅係「邊個模型喺 Vals AI 呢個 AIME 榜領先?」答案好明確:Gemini 3.1 Pro Preview。 但如果你問「邊個 AI 最適合所有數學需要?」就唔可以淨係睇呢一個名次。
唔同榜單可以用唔同題目、計分方法、模型設定同更新節奏,結果自然可能唔同。Vals AI 喺 AIME benchmark 將 Gemini 3.1 Pro Preview 排第一;但 LLM Stats 嘅 AIME 2025 leaderboard 就顯示 GPT-5.2 Pro 同 GPT-5.2 都有 rank-1 entries。
更大嘅圖像係:幾個一線模型喺競賽數學上已經擠得好埋。BenchLM 指出,頂尖模型喺 AIME 2025 全部高於 95%,喺 HMMT 2025 就高於 90%。 當分數差距咁細,實際揀邊個,可能更視乎佢解釋得清唔清楚、穩唔穩定、反應快唔快、成本幾多,以及佢係咪真係啱你嗰種題型。
AIME 係有用嘅訊號,但唔係完美嘅新推理測試。Vals AI 提醒,AIME 題目同答案都係公開資料,模型有機會喺預訓練期間見過相關內容。
Vals AI 亦指出,模型喺較舊嘅 2024 題目上通常表現好過較新嘅 2025 題目,令人需要留意資料污染同真正泛化能力嘅問題。 換句話講,好高嘅 AIME 分數證明模型好識應付呢類 benchmark,但唔保證佢面對你今日新出、私有或者冷門格式嘅題目,都會一樣可靠。
| 如果你需要... | 更實際嘅揀法 |
|---|---|
| 本文來源中最強嘅單一 AIME 結果 | 由 Gemini 3.1 Pro Preview 開始睇,因為 Vals AI 將佢列為 AIME 第一,準確率 98.13%。 |
| 競賽數學練習 | 同時比較 AIME 同 HMMT 類結果;BenchLM 指頂尖模型喺 AIME 2025 高於 95%,喺 HMMT 2025 高於 90%。 |
| 較闊嘅量化推理排名 | 睇綜合數學排行榜;LLMBase 表示其數學排名使用 Artificial Analysis math index,當中包括 AIME 同 MATH 500。 |
| 另一種高階數學評估格式 | 可以留意 FrontierMath 類 benchmark;Epoch AI 嘅 FrontierMath Tier 4 要求每條題目都提交一個 Python answer() 函數回傳答案。 |
| 真實使用可靠度 | 自己出一小組新鮮題測試,尤其係因為 AIME 題目同答案公開,模型可能預訓練時見過。 |
如果你係為功課、補習、競賽訓練,或者一個需要數學可靠度嘅產品流程揀 AI,可以先用公開榜單揀 shortlist,然後自己做一個細測:
呢點好重要,因為「數學」其實有好多種用法。一個模型可能好擅長短答競賽題,但未必最啱逐步教學、符號運算、長篇證明,或者要配合程式嘅量化工作。
講到尾,如果你問嘅係 AIME 風格 benchmark,本文來源下最明確嘅答案係 Gemini 3.1 Pro Preview:Vals AI 列出佢以 98.13% 準確率領先 AIME。
但如果你問「最好用嘅數學 AI」呢個大問題,現有證據唔支持一個放諸四海皆準嘅答案:一線模型喺競賽數學已經好接近,不同排行榜會出現不同領先者,而公開 AIME 題目亦帶來資料污染風險。 先用榜單揀 shortlist,再用你自己嘅新題測,會比迷信單一冠軍更可靠。