? 2025 SuperCLUE 移动端测评：数学推理等维度模型对比数据实时查
最近在 AI 圈，关于 2025 年 SuperCLUE 移动端测评的讨论特别热烈。不少朋友都在问，现在市面上的 AI 模型在移动端的数学推理能力到底怎么样？有没有一个靠谱的实时对比数据平台？作为一个在 AI 领域摸爬滚打多年的老司机，我今天就来好好跟大家唠唠这个事儿。
先给大家科普一下 SuperCLUE。它可是国内权威的大模型测评机构，专门评估 AI 模型的中文处理能力。这次 2025 年的测评，重点就放在了移动端，尤其是数学推理等维度的模型对比。咱们今天就从几个关键维度来看看这些模型的表现。
? 数学推理能力大比拼
数学推理一直是衡量 AI 模型能力的重要指标。在这次测评中，商汤的日日新 5.0（SenseChat V5）表现相当亮眼。它在数学推理任务中得分高达 80.6 分，刷新了国内最好成绩。这个分数意味着什么呢？简单来说，就是它在处理复杂数学问题时，准确率和速度都达到了一个很高的水平。
再看看 DeepSeek-R1。这个模型在数学推理榜单上总分达 88.78 分，超越了众多国内外头部模型。它的优势在于能够处理代数、逻辑等多种题型，不过在带图的几何题上表现就稍微差点意思，泛化能力还有待提高。
还有阿里的 QwQ-32B，虽然参数只有 32B，但在数学推理上的表现却能与拥有 671B 参数的 DeepSeek-R1 相媲美。在 AIME24 评测集上，它的得分与 DeepSeek-R1 相当，远胜于 o1-mini 及相同尺寸的 R1 蒸馏模型。而且它支持全场景部署，4B 参数模型可轻松塞进智能手机，8B 参数模型能在汽车端流畅运行，32B 参数模型则成为企业级 AI 的首选。
⚡ 响应速度与能耗
对于移动端来说，响应速度和能耗是非常关键的因素。扣子模型广场（coze.cn）提供了一个实时对战的平台，用户可以在这里直观地看到不同模型的表现。比如，商汤日日新 5.0 在移动端的响应速度平均 1.3 秒就能实现 AI 响应，而 QwQ-32B 在移动端的能耗比传统模型降低 40%，响应速度提升 3 倍。
DeepSeek-R1 的移动端优化也做得不错。它的 1.5B 版本在端侧设备推理速度达 180ms/query，7B 版本在商品推荐场景的 ROI 提升 300%。不过，它的 671B 版本就需要 8 卡 NVIDIA H20 GPU 的高性能计算集群，这对普通用户来说可能不太现实。
? 移动端部署与适配
现在很多模型都在努力适配移动端。比如，商汤日日新 5.0 采用混合专家架构（MoE），参数量高达 6000 亿，支持 200K 的上下文窗口，并且在移动端的表现也很出色。而 DeepSeek-R1 系列则通过蒸馏技术，推出了适合移动端的小模型版本，如 1.5B、7B 等，在保持 80% 核心能力的同时，推理成本降低至大模型的 1/15。
阿里的 QwQ-32B 更是厉害，它支持从手机到数据中心的全场景部署。4B 参数模型可轻松塞进智能手机，8B 参数模型能在汽车端流畅运行，32B 参数模型则成为企业级 AI 的首选。这种 “全尺寸覆盖” 能力，让芯片厂商看到了 AI 落地的无限可能。
? 实时对比数据平台推荐
说了这么多，大家肯定想知道在哪里可以实时查询这些模型的对比数据。扣子模型广场（coze.cn）就是一个很好的选择。它采用匿名、随机、对战的测评模式，提供指定 Bot 对战、随机 Bot 对战、纯模型对战三大形式，用户可以根据模型的实际表现来评判。
比如，你可以选择一个感兴趣的 Bot 进行模型对战，扣子会随机选取两个匿名模型，基于 Bot 的 Promt、工作流、知识库等能力配置回答你的问题。你还可以点击 “随机开始” 按钮，让扣子从上架 Bot 中随机选择一个 Bot 进行模型对战，或者直接点击 “纯模型对战” 按钮，让扣子随机选择两个模型来 PK。
? 如何选择适合的模型
选择适合的模型，关键还是要看你的具体需求。如果你是普通用户，主要用来处理一些日常的数学问题，那么 QwQ-32B 的 4B 或 8B 版本就足够了，它们在移动端的响应速度和能耗都表现不错，而且成本也比较低。
如果你是企业用户，需要处理复杂的数学推理任务，那么商汤日日新 5.0 或 DeepSeek-R1 的 32B、70B 版本可能更适合你。它们在数学推理和代码生成等任务上表现优异，能够满足企业级的需求。
当然，如果你想实时了解不同模型的表现，扣子模型广场（coze.cn）是一个不可错过的平台。在这里，你可以直观地看到各个模型的优缺点，从而做出更明智的选择。
? 总结
2025 年的 SuperCLUE 移动端测评，让我们看到了国内 AI 模型在数学推理等维度的巨大进步。商汤日日新 5.0、DeepSeek-R1、QwQ-32B 等模型都表现出了强大的实力，它们在数学推理、响应速度、移动端部署等方面各有优势。
扣子模型广场（coze.cn）的出现，更是为我们提供了一个实时查询和对比模型数据的平台。无论你是普通用户还是企业用户，都可以在这里找到适合自己的模型。
最后，我想说的是，AI 技术发展得太快了，我们需要不断地学习和尝试。希望大家都能找到最适合自己的 AI 工具，让 AI 真正为我们的生活和工作带来便利。
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