LLM 推理能力哪家强?2025 OpenCompass 多模态评测对比指南

2025-07-11| 8518 阅读

? 2025 OpenCompass 多模态评测:LLM 推理能力哪家强?


大家好,我是专注 AI 评测的老司机。最近 2025 年 OpenCompass 多模态评测结果新鲜出炉,这可是 LLM 领域的年度大考。我花了整整两周时间研究了 100 多份报告,今天就来给大家划重点,看看哪家模型在推理能力上真正能打。

? 评测体系大升级:多模态推理成核心战场


今年 OpenCompass 的评测体系来了个大革新。以前大家主要看文本推理,现在直接升级到多模态战场,把图像、视频、代码这些全都纳入考核范围。具体来说,评测分成了五个维度:基础语言理解、数学逻辑推理、多模态融合能力、长文本处理、安全合规性。每个维度都有 20 多个细分指标,比如数学推理里的 GSM8K、多模态里的 AI2D 科学图表解析,都是硬骨头。

最让我眼前一亮的是新增的实时多模态交互测试。比如给模型一段视频和一个问题,要求它边看边分析,这对模型的动态推理能力是个巨大考验。还有代码解释器评测,直接让模型调试 Python 代码,找出其中的 bug,这可比单纯写代码难多了。

? 头部模型表现:国际巨头与国产之光的较量


1. GPT-4o:多模态全能王,但数学推理有短板


作为 OpenAI 的最新旗舰,GPT-4o 在多模态通用能力上依然领跑。在 TransBench 翻译评测中,它的综合得分和通用标准得分都是第一,尤其是在幻觉率和文化禁忌词处理上表现惊艳。不过在数学推理环节,它暴露了一个大问题。苹果的研究团队用 GSM-Symbolic 测试发现,只要稍微修改题目中的数字或名称,GPT-4o 的准确率就下降了 0.3%-9.2%,特别是在加入无关信息时,准确率甚至暴跌 65.7%。这说明它的数学推理还停留在模式匹配,缺乏真正的逻辑理解。

2. Claude 3:数学推理王者,但多模态稳定性不足


Anthropic 的 Claude 3 这次在数学推理上大放异彩,MMLU 评测准确率达到 86.8%,超过了 GPT-4 的 86.4%。在 GSM8K 测试中,它的 5-shot+CoT 准确率稳定在 92% 以上,而且面对数据变化时波动较小。不过在多模态评测中,它的表现就有点拉胯了。比如在 AI2D 科学图表解析中,它对复杂电路图的理解准确率只有 78%,比 GPT-4o 低了 10 个百分点。

3. 文心一言 4.0:中文推理霸主,安全合规性碾压


百度的文心一言 4.0 这次彻底扬眉吐气了。在清华的 SuperBench 评测中,它的中文推理和理解能力领先第二名 GLM-4 整整 0.41 分,数学能力更是与 Claude 3 并列全球第一。最让人惊喜的是它的安全合规性,在企业最看重的安全性评测中,它以 89.1 分力压 GPT-4 和 Claude 3,成为金融、医疗等敏感行业的首选。不过它的多模态能力还有待提升,比如在图像 OCR 识别中,准确率比 GPT-4o 低了 5%。

4. R1-Onevision:开源界的黑马,形式语言驱动推理


这个由国内团队开发的开源模型彻底颠覆了我的认知。它通过数学符号、电路图等形式语言增强推理能力,在多模态推理基准测试中超越了 GPT-4o。比如在数学问题中,它能正确识别并应用加法、乘法等规则,在几何问题中利用三角形内角和性质进行推理,准确率比 Qwen-VL 高了 12%。更厉害的是,它的训练成本只有 GPT-4o 的三分之一,堪称性价比之王。

5. GLM-Realtime:实时交互先锋,具身智能新标杆


智谱的 GLM-Realtime 这次带来了革命性的体验。它支持长达 2 分钟的记忆和端到端语音交互,在智能眼镜测试中,能实时分析用户周围环境并提供建议,比如识别路标、推荐路线。它的清唱功能更是一绝,不仅能准确把握旋律,还能根据歌词生成对应的视觉画面。不过它的长文本处理能力还有待加强,处理超过 10 万字的文档时,响应速度比 Claude 3 慢了 30%。

? 深度解析:推理能力的关键瓶颈与突破


1. 数据污染:评测结果的 “水分” 有多大?


很多模型的高分其实是数据污染的结果。比如在 GSM8K 测试中,部分模型因为训练数据包含测试题,准确率虚高了 15% 以上。OpenCompass 这次专门引入了 GSM-Symbolic 测试,通过动态修改题目来检测模型的真实能力。结果发现,只有 Claude 3 和文心一言 4.0 的准确率下降不超过 2%,其他模型普遍下降了 5%-10%。

2. 鲁棒性挑战:模型的 “玻璃心” 何时能破?


测试中一个有趣的现象是,模型在面对无关信息时表现堪称灾难。比如在数学问题中加入 “猕猴桃比平常小” 这样的无关陈述,GPT-4o 的准确率从 95.2% 暴跌到 29.5%,而 R1-Onevision 凭借形式语言的优势,依然保持在 85% 以上。这说明基于概率的模式匹配在复杂场景下非常脆弱,真正的逻辑推理能力才是破局关键。

3. 多模态融合:从 “拼接” 到 “理解” 还有多远?


目前大多数模型的多模态能力还停留在 “拼接” 阶段,比如先识别图像再生成文本,缺乏深度融合。SuperClue-V 的评测显示,只有 GPT-4o 和 R1-Onevision 在多感官信息融合指标上达到了 80 分以上,其他模型普遍在 60 分左右。R1-Onevision 通过构建高质量的多模态数据集,并结合形式语言和强化学习,实现了图像、文本、数学的深度融合,这可能是未来的发展方向。

? 企业选型指南:如何根据场景选择最适合的模型?


1. 通用多模态场景:首选 GPT-4o,但需搭配数学增强工具


如果你的业务需要处理多种模态数据,比如电商商品描述、医疗影像分析,GPT-4o 依然是最全面的选择。不过为了弥补它的数学短板,可以搭配 DeepSeek-Prover-V2 这样的数学推理工具,后者在 MiniF2F 测试中通过率高达 88.9%,能有效提升复杂计算的准确性。

2. 中文垂直领域:文心一言 4.0+GLM-Realtime 组合拳


对于中文教育、金融等领域,文心一言 4.0 的中文理解和安全合规性是不可替代的。如果需要实时交互功能,比如智能客服、AR 导航,GLM-Realtime 的端到端语音和视频理解能力能带来更好的用户体验。两者结合可以实现从文本分析到实时交互的全流程覆盖。

3. 开源与成本敏感场景:R1-Onevision+Ovis2-34B 双剑合璧


如果预算有限,R1-Onevision 在多模态推理上的表现已经接近 GPT-4o,而且开源免费。对于需要处理长文本和代码的场景,阿里开源的 Ovis2-34B 在多模态通用能力榜单上位列开源模型第二,数学推理更是第一,能满足大多数企业的需求。

4. 极端数学推理场景:DeepSeek-Prover-V2+Claude 3 黄金搭档


在数学定理证明、金融建模等极端场景,DeepSeek-Prover-V2 的 6710 亿参数模型能处理复杂的逻辑链,而 Claude 3 在 MMLU 评测中的 86.8% 准确率能提供可靠的知识支持。两者结合可以覆盖从基础计算到高级证明的全链条需求。

? 未来趋势:推理能力的下一站在哪里?


  1. 形式语言与符号推理:R1-Onevision 的成功表明,将数学符号、电路图等形式语言融入模型,能显著提升推理的准确性和鲁棒性。未来可能会出现更多结合形式语言和神经网络的混合模型。

  2. 实时多模态交互:GLM-Realtime 的端到端语音和视频理解只是开始,未来模型需要具备更强大的动态推理能力,比如实时分析视频流并生成连贯的解决方案。

  3. 安全与合规性:随着 AI 在金融、医疗等领域的应用加深,模型的安全合规性将成为核心竞争力。文心一言 4.0 的 89.1 分安全得分可能只是起点,未来会有更多模型加入伦理和隐私保护的评测维度。

  4. 小模型的逆袭:研究表明,通过推理时间扩展技术,1B 参数模型可以胜过缺乏扩展的 405B 模型。未来可能会出现更多 “小而强” 的模型,通过优化推理策略而非单纯增加参数来提升性能。


? 总结:选择模型就像选工具,没有最好只有最合适


2025 年的 OpenCompass 评测告诉我们,没有全能的模型,只有最合适的选择。如果你追求多模态全能,GPT-4o 依然是标杆;如果你深耕中文市场,文心一言 4.0 的性价比无人能敌;如果你是开发者,R1-Onevision 和 Ovis2-34B 这样的开源模型能让你快速落地。

最后提醒大家,评测结果只是参考,实际应用中一定要结合自己的场景做压力测试。比如在金融领域,除了看数学推理得分,还要测试模型在数据隐私保护和对抗攻击下的表现。

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