阿里巴巴推出SKYLENAGE数学评测基准：AI解题能力的"高考"来了

这项由阿里巴巴集团研究团队完成的重要研究发表于2025年9月，研究论文编号为arXiv:2510.01241v1。有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过该编号查询完整论文。

当下的AI模型在数学解题方面越来越厉害，有些甚至能解决大学竞赛级别的数学题。但问题来了：现有的数学测试对这些顶尖AI来说太简单了，就像让大学生做小学数学题一样，很难看出谁更优秀。更要命的是，这些测试往往只给出一个总分，无法告诉我们AI在哪种类型的数学题上表现好，哪种不行。

为了解决这个问题，阿里巴巴的研究团队设计了一套全新的数学评测体系SKYLENAGE，就像为AI设计了一场"数学高考"。这套评测体系包含两个部分：一个专门考察逻辑推理能力的100题测试，另一个则是涵盖高中到博士水平的150题竞赛风格测试。

研究团队对15个当前最强的AI模型进行了测试，结果发现即使是最强的模型在这套新测试中也只能达到44%的正确率，而且随着题目难度从高中升级到博士水平，所有模型的表现都会显著下降。这说明现在的AI在数学推理方面仍有很大提升空间，而这套新的评测基准能够有效区分不同模型的能力水平。

一、为什么需要一套新的数学测试

现在流行的AI数学测试就像是用同一把尺子量所有人的身高，看起来公平，实际上却掩盖了很多重要信息。比如说，一个AI可能在代数题上表现出色，但在几何题上却一塌糊涂，而传统的测试只会给出一个综合分数，让人看不出这种差异。

更严重的是，许多现有测试对于现在的顶级AI来说太简单了。就好比让奥运会游泳选手都去比谁能游过一个小水池——大家都能轻松完成，根本分不出高下。这种"天花板效应"让我们无法真正评估这些AI系统的实际能力差距。

研究团队发现，在一些经典的数学测试中，不同AI模型的得分差异很小，最好的和第二好的模型之间可能只相差几个百分点。这就像是在一场考试中，所有学霸都考了95分以上，你根本看不出谁的数学能力更强。

阿里巴巴团队意识到，要想真正了解AI的数学推理能力，需要设计一套既有足够难度又能提供详细分析的测试体系。这套体系不仅要能区分顶级模型的能力差异，还要能告诉我们每个模型在不同类型数学问题上的具体表现。

二、SKYLENAGE的双重设计理念

SKYLENAGE测试体系的设计理念就像是同时开设两门不同的数学课程：一门专注于培养逻辑思维能力，另一门则模拟真实的数学竞赛环境。

第一门课程叫做"推理数学"，包含100道精心设计的题目。这些题目的特点是更注重思维过程而非计算量。就像解密游戏一样，关键不在于你算得有多快，而在于你能不能找到正确的解题思路。研究团队为每道题都标记了详细的"难度指纹"，包括题目长度、数字密度和符号复杂度等信息，就像给每道题建立了一份详细的身份档案。

第二门课程被称为"竞赛数学"，包含150道从高中到博士水平的题目，横跨七个不同的数学领域：代数、微积分、组合数学、几何、图论、数论和概率论。这就像是一场综合性的数学奥运会，不同项目考验AI的不同能力。

这种双重设计的巧妙之处在于互补性。推理数学部分能够深入分析AI的思维过程，发现它们在逻辑推理上的细微差别；竞赛数学部分则能测试AI在面对真实数学挑战时的综合表现。两者结合起来，就能画出每个AI模型的"数学能力画像"。

三、让人意外的测试结果

当研究团队用这套新测试对15个顶级AI模型进行评估时，结果相当令人意外。即使是表现最好的模型，在竞赛数学部分也只达到了44%的正确率，这相当于一个优秀的高中生在数学竞赛中的水平。

更有趣的是，随着题目难度的增加，AI的表现呈现出明显的阶梯式下降。在高中水平的题目上，AI们还能保持26.3%的正确率，但到了博士水平，正确率就降到了14.1%。这意味着最强的AI模型在面对博士级数学题时，只能保持其高中水平表现的79%左右。

在推理数学部分，表现最好的模型达到了81%的正确率，这听起来不错。但当研究人员专门分析最难的那20%题目时，发现即使是顶级模型的正确率也只有30%左右。这就像是优等生在面对最难的奥数题时也会感到吃力。

研究还揭示了一个有趣现象：不同AI模型在不同数学领域的表现差异很大。比如，某个模型可能在组合数学上表现出色，达到92.9%的正确率，但在概率论上却只有50%。这就像是有些学生擅长代数但不擅长几何一样，每个AI都有自己的"偏科"现象。

四、数学推理中的"绊脚石"

通过深入分析AI的解题过程，研究团队发现了一些有趣的问题。最让人意外的是，许多AI在得到正确答案的同时，推理过程却是错误的。这就像是学生用错误的方法却碰巧算出了正确答案，看起来没问题，实际上说明基础理解有缺陷。

研究人员发现，AI模型最容易在两种情况下出错。第一种是处理包含大量数字的题目时，一些模型的错误率会急剧上升，最高可达90%以上。这说明AI在处理数字密集的问题时容易"犯糊涂"。第二种是面对需要多步骤推理的复杂问题时，AI往往会在中途"迷路"，虽然开头的想法是对的，但在推理链条中某个环节出现偏差。

更有趣的是，研究团队发现题目的长度并不是影响AI表现的主要因素。换句话说，一道很长的题目不一定就比短题目更难。真正的难点在于题目中数字的密度和推理步骤的复杂性。这就像是阅读理解题一样，文章长不代表题目难，关键是理解和推理的要求有多高。

通过对最难题目的分析，研究人员发现这些"拦路虎"主要集中在代数和数论领域，而且往往是那些看起来简洁但实际需要深入思考的题目。这提醒我们，AI的数学能力还需要在精准性和逻辑严密性方面继续提升。

五、不同AI模型的"个性"差异

这次测试最有意思的发现之一，就是每个AI模型都表现出了鲜明的"个性"。就像人类学生有的擅长文科有的擅长理科一样，不同的AI模型在各个数学领域的表现也大相径庭。

在几何领域，某个模型表现出了明显的优势，正确率达到44.9%，远超其他竞争对手。但同一个模型在数论问题上却表现平平。相反，另一个模型在组合数学上表现抢眼，正确率高达58.3%，但在其他领域就没那么突出了。这种现象让研究人员想到，也许未来的AI系统应该像专业团队一样，让不同专长的"专家"协同工作。

更令人惊讶的是，这种专业化差异在高难度题目上表现得更加明显。当面对研究生和博士水平的题目时，各个模型之间的差距进一步拉大，有些在特定领域的领先优势能达到50%以上的相对提升。这说明随着数学题目难度的增加，AI模型的"个性化"特征会变得更加突出。

研究团队还发现，传统的简单平均分评估方法掩盖了这些重要的差异性信息。如果只看总分，可能会错过某个模型在特定领域的卓越表现。这就像是用百米跑成绩来评价所有运动员一样，忽略了有些人其实是跳高或游泳的天才。

这种发现对于AI系统的实际应用具有重要意义。在实际使用中，我们完全可以根据问题类型选择最适合的AI模型，就像看病要选择专科医生一样。一个专门处理几何问题的AI和一个擅长概率论的AI组成团队，很可能比单独使用任何一个模型都要效果更好。

六、SKYLENAGE与现有测试的对比

为了验证这套新测试的价值，研究团队将SKYLENAGE的结果与现有的主流数学测试进行了详细对比。结果证实了他们最初的判断：现有测试确实存在明显的"天花板效应"。

在一些经典测试中，顶级AI模型的得分都挤在90分以上的高分区间，彼此差距微乎其微。最好的模型和第二名之间可能只差2-3个百分点，根本看不出实质性差异。而在SKYLENAGE测试中，同样的这些模型之间的差距可以达到十几个百分点，层次分明。

更有意思的是，研究团队发现不同测试强调的能力重点确实不同。一些传统测试更偏重于计算能力和记忆型知识，而SKYLENAGE更注重推理过程和问题解决策略。这就像是比较速度测试和耐力测试的区别，各有各的侧重点。

通过与一个叫做"人类最终考试"的长篇推理测试对比，研究人员发现SKYLENAGE的结果与之高度一致，相关性达到92%以上。这说明SKYLENAGE确实能够有效评估AI的深度推理能力，而不仅仅是表面的计算技巧。

这种对比分析还揭示了另一个重要发现：那些在传统测试中表现相近的模型，在SKYLENAGE中往往呈现出明显不同的能力特征。这进一步证明了新测试体系的价值——它能够发现那些被传统方法掩盖的能力差异。

七、测试设计的巧思

SKYLENAGE测试的设计过程充满了巧思。研究团队像建筑师设计房屋一样，从地基开始逐步构建这套评测体系。

在推理数学部分，研究人员特别注重"防作弊"设计。他们不想让AI通过记忆已有的题目和答案来获得好成绩，而是要真正考验推理能力。因此，题目都是原创的，并且经过多轮检查确保与现有资料库中的内容不重复。这就像是出一份从未见过的全新考卷，让所有考生都在同一起跑线上。

更巧妙的是，每道题目都像有了"身份证"一样，详细记录了各种特征信息：题目有多长、包含多少个数字、需要多少步推理等等。这样一来，研究人员不仅能知道AI答对了多少题，还能分析出它在哪种类型的题目上表现好，哪种不行。

在竞赛数学部分，研究团队采用了类似真实数学竞赛的出题思路。题目不仅有单一学科的，还有需要综合运用多个领域知识的复合型题目，就像真实世界中的数学问题往往需要多种方法综合运用一样。

为了确保评分的公正性，研究团队还开发了专门的答案检验系统。这个系统不仅能识别最终答案是否正确，还能部分检验推理过程的合理性。虽然目前还不能完全替代人工评估，但已经能够捕捉到许多隐藏的问题。

八、意想不到的发现

在进行这项研究的过程中，团队发现了许多意想不到的有趣现象。其中最令人印象深刻的是AI模型的"猜对"现象。

研究人员发现，有相当数量的正确答案其实是AI"蒙"对的。它们的最终答案是对的，但推理过程却有明显错误。这就像是学生在数学考试中用错误的公式却碰巧算出了正确结果一样。这个发现提醒我们，仅仅看最终答案来评估AI能力是不够的，还需要关注思考过程的质量。

另一个有趣的发现是AI模型的"专业偏好"比预想的更加明显。某些模型在离散数学（如组合数学、数论）方面表现出色，而在连续数学（如微积分）方面就相对逊色。这种差异在高难度题目上表现得更加突出。

研究团队还注意到，题目的表达形式对AI的表现有显著影响。同样的数学概念，如果用符号表达和用文字描述，AI的正确率可能相差30-40%。这说明现在的AI还没有完全掌握数学语言的转换能力。

最让人意外的可能是答案格式的影响。那些需要给出精确数值的题目比需要符号表达的题目要容易得多。当题目要求AI给出一个复杂的代数表达式时，即使思路完全正确，也经常因为表达形式的细微差别而被判为错误。这提醒我们，AI在数学表达的标准化方面还有很大改进空间。

九、对未来AI发展的启示

这项研究的结果对AI的未来发展方向提供了重要启示。首先，它表明当前的AI在数学推理方面还有很大提升空间，特别是在面对需要深度思考和多步骤推理的问题时。

研究结果显示，提高AI数学能力的关键可能不在于增加更多的训练数据，而在于改善推理过程的质量。那些"猜对"的答案虽然在分数上看起来不错，但实际上暴露了AI理解能力的不足。这就像是一个学生虽然考试成绩还行，但基础概念理解有偏差一样，长期来看会影响进一步的学习。

另一个重要启示是专业化的价值。既然不同AI模型在不同数学领域表现出明显的优劣差异，那么未来的AI系统设计可能需要更加注重专业化，让不同的"专家模块"处理自己擅长的问题类型。这就像医院里有不同科室的医生一样，专业分工能够提供更好的服务质量。

研究还指出了数学教育方法对AI训练的启发价值。就像人类学数学需要从基础概念开始逐步深入一样，AI的数学训练也可能需要更加注重概念理解而非单纯的模式匹配。那些在推理过程中出现错误但碰巧得到正确答案的情况，恰恰说明了这种深度理解的重要性。

十、测试体系的未来发展

SKYLENAGE不仅仅是一个静态的测试工具，研究团队将它设计成了一个可以持续发展的"活体系"。就像软件需要不断更新换代一样，这套测试体系也会根据AI技术的发展而不断演进。

团队计划在保持核心测试题目稳定的基础上，定期增加新的变化题目，以确保测试始终具有挑战性。这就像是在经典考试题目的基础上，不断加入新的题型和难度梯度，让测试能够跟上AI能力发展的步伐。

更令人期待的是，未来版本的SKYLENAGE将加入过程评估功能。除了判断最终答案是否正确，系统还将能够分析推理步骤的合理性，识别出那些"蒙对"的答案。这样一来，AI的真实推理能力将无所遁形。

研究团队还计划扩展测试的语言版本，因为他们发现同一个数学概念用不同语言表达时，AI的表现可能会有差异。通过多语言对比测试，能够更全面地评估AI的数学理解能力，而不是语言处理技巧。

另一个发展方向是增加交互式测试环节。传统的选择题或填空题只能测试静态的数学知识，而交互式测试能够考验AI的数学对话能力和动态问题解决能力。这就像是从书面考试发展到口试一样，能够更全面地评估实际应用能力。

说到底，SKYLENAGE的出现标志着AI数学能力评估进入了一个新阶段。它不仅为我们提供了一把更精准的"尺子"来衡量AI的数学水平，更重要的是揭示了当前AI在数学推理方面的真实状况。这些发现告诉我们，虽然AI在某些数学任务上已经表现不错，但要达到真正的数学理解和推理能力，还有很长的路要走。

对于普通人来说，这项研究的意义在于让我们更理性地看待AI的能力。那些看似神奇的AI解题表现背后，可能隐藏着不少"投机取巧"的成分。而真正可靠的AI助手，应该是那些不仅能给出正确答案，还能提供清晰合理推理过程的系统。

随着这套测试体系的推广使用，我们有理由相信，未来的AI将在数学推理方面变得更加可靠和实用。毕竟，只有通过严格的测试，才能发现问题所在，进而推动技术的真正进步。这就像是体育比赛推动运动员不断提高成绩一样，更严格的评估标准将促使AI向更高的数学智能水平发展。

Q&A

Q1：SKYLENAGE测试体系和现有的AI数学测试有什么不同？

A：SKYLENAGE包含两个部分：100道推理数学题和150道竞赛风格题目，覆盖高中到博士水平。与现有测试相比，它不仅难度更高，能够区分顶级AI模型的差异，还提供了详细的能力分析，能显示AI在不同数学领域的具体表现，而不是只给一个总分。

Q2：为什么最强的AI模型在SKYLENAGE测试中只有44%的正确率？

A：这个结果反映了几个问题：首先，SKYLENAGE的题目难度确实很高，包含了从高中到博士水平的竞赛题目；其次，许多AI存在"猜对"现象，虽然最终答案正确但推理过程有误；最后，AI在处理复杂推理和多步骤问题时仍有明显不足，特别是面对需要深度思考的数学问题。

Q3：这个研究对普通人使用AI解数学题有什么启示？

A：研究提醒我们要理性看待AI的数学能力。虽然AI能解决很多数学问题，但在复杂推理上还不够可靠，有时可能给出看似正确实则有问题的解答。在重要场合使用AI解题时，最好还是要验证其推理过程的合理性，而不能仅凭最终答案就完全信任。