Sonnet 3.7 是解決真實世界問題的 SOTA。

原標題：從 R1 到 Sonnet 3.7，推理模型首輪競賽中有哪些關鍵信號？
文章來源：Founder Park
內容字數：13448字

DeepSeek R1 引發的推理模型競賽及未來趨勢

本文總結了近期頭部AI實驗室發布的推理模型，分析了它們的能力和優劣，并展望了該領域的未來發展趨勢。

1. SOTA推理模型競爭格局

   目前，OpenAI的o3-mini、xAI的Grok 3 Think、Anthropic的Claude 3.7 Sonnet等模型在推理能力上各有千秋，尚未出現絕對領先者。o3-mini在數學解題方面表現出色，Grok 3 Think則在同等參數量級下迅速追趕，Claude 3.7 Sonnet則在解決真實世界工程問題方面表現最佳，其混合推理模型或將成為未來標準。

2. 底座模型預訓練依然關鍵

   高質量的底座模型是強化學習推理模型的基礎。雖然GPT-4.5和Grok 3的出現引發了對底座模型預訓練邊際收益的質疑，但作者認為，更好的底座模型仍然是保持領先的關鍵，并且現有的評估方法可能無法充分展現模型的全部能力。

3. Claude 3.7 Sonnet的混合推理模型

   Claude 3.7 Sonnet的混合推理模型（Hybrid Reasoning Model）結合了LLM和推理模型的優勢，允許用戶選擇“快思考”或“慢思考”模式，這將成為未來模型發布的標配。未來，該模型需要具備更智能的思考模式選擇和算力分配能力。

4. Claude 3.7 Sonnet在AI編碼領域的優勢

   Claude 3.7 Sonnet在AI編碼領域延續并擴大了其領先優勢，能夠生成更長、更可靠的代碼，并更好地解決真實世界的編程問題，受到眾多AI Codin品的青睞。

5. Claude Code：AI編碼產品的基建

   Anthropic推出的Claude Code是一個命令行產品，并非直接與AI IDE競爭，而是為AI Codin品提供重要的基礎設施，旨在促進AI在大型代碼庫中的深入應用，構建AI-native開發工作流。

6. AI Agent的未來發展方向

   AI Agent的未來發展需要具備action scaling能力、在可驗證的環境中進行訓練，并擁有持續學習能力。RL Fine-tuning雖然可以保證模型落地，但通用場景下RL Scaling的效果可能更好。

7. OpenAI Deep Research：Agent產品形態的成功案例

   OpenAI Deep Research是RL scaling范式下第一個成功的Agent產品形態，其在深度研究方面的能力和用戶體驗都領先于其他同類產品。

8. RL Fine-tuning的局限性

   雖然RL Fine-tuning可以提升模型在特定領域的性能，但其效果可能不如RL Scaling，尤其是在通用場景下。

總而言之，推理模型領域正處于快速發展階段，雖然目前尚未出現絕對領先者，但各個模型都在不斷進步，混合推理模型、AI Agent等新技術將引領未來發展趨勢。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。