从 R1 到 Sonnet 3.7，推理模型首轮竞赛中有哪些关键信号？

Sonnet 3.7 是解决真实世界问题的 SOTA。

原标题：从 R1 到 Sonnet 3.7，推理模型首轮竞赛中有哪些关键信号？
文章来源：Founder Park
内容字数：13448字

DeepSeek R1 引发的推理模型竞赛及未来趋势

本文总结了近期头部AI实验室发布的推理模型，分析了它们的能力和优劣，并展望了该领域的未来发展趋势。

1. SOTA推理模型竞争格局

   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，尚未出现绝对领先者。o3-mini在数学解题方面表现出色，Grok 3 Think则在同等参数量级下迅速追赶，Claude 3.7 Sonnet则在解决真实世界工程问题方面表现最佳，其混合推理模型或将成为未来标准。

2. 底座模型预训练依然关键

   高质量的底座模型是强化学习推理模型的基础。虽然GPT-4.5和Grok 3的出现引发了对底座模型预训练边际收益的质疑，但作者认为，更好的底座模型仍然是保持领先的关键，并且现有的评估方法可能无法充分展现模型的全部能力。

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）结合了LLM和推理模型的优势，允许用户选择“快思考”或“慢思考”模式，这将成为未来模型发布的标配。未来，该模型需要具备更智能的思考模式选择和算力分配能力。

4. Claude 3.7 Sonnet在AI编码领域的优势

   Claude 3.7 Sonnet在AI编码领域延续并扩大了其领先优势，能够生成更长、更可靠的代码，并更好地解决真实世界的编程问题，受到众多AI Codin品的青睐。

5. Claude Code：AI编码产品的基建

   Anthropic推出的Claude Code是一个命令行产品，并非直接与AI IDE竞争，而是为AI Codin品提供重要的基础设施，旨在促进AI在大型代码库中的深入应用，构建AI-native开发工作流。

6. AI Agent的未来发展方向

   AI Agent的未来发展需要具备action scaling能力、在可验证的环境中进行训练，并拥有持续学习能力。RL Fine-tuning虽然可以保证模型落地，但通用场景下RL Scaling的效果可能更好。

7. OpenAI Deep Research：Agent产品形态的成功案例

   OpenAI Deep Research是RL scaling范式下第一个成功的Agent产品形态，其在深度研究方面的能力和用户体验都领先于其他同类产品。

8. RL Fine-tuning的局限性

   虽然RL Fine-tuning可以提升模型在特定领域的性能，但其效果可能不如RL Scaling，尤其是在通用场景下。

总而言之，推理模型领域正处于快速发展阶段，虽然目前尚未出现绝对领先者，但各个模型都在不断进步，混合推理模型、AI Agent等新技术将引领未来发展趋势。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。