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AI高考大考:DeepSeek、訊飛星火領跑,數(shù)學能力誰更強?

   時間:2025-06-08 18:06 作者:鐘景軒

在2025年高考數(shù)學科目考試結(jié)束后,網(wǎng)絡上關于試卷難度的討論熱度不減。作為科技領域的觀察者,我們不禁好奇,對于當前備受矚目的AI技術(shù)而言,這份數(shù)學試卷是否同樣具有挑戰(zhàn)性?為了回答這個問題,我們組織了一場特別的“考試”,邀請了多家知名的大模型參與,模擬完成了一套高考數(shù)學試卷。

本次“考試”中,我們挑選了以下幾家具有代表性的大模型作為“考生”:DeepSeek R1 0528、通義千問 Qwen3-235B-A22B、訊飛星火 X1-0420、豆包 Seed-Thinking-v1.5、文心 X1 Turbo、騰訊混元 Hunyuan T1 latest和GPT o3。由于網(wǎng)絡流傳的試題版本不一,我們通過多版本交叉驗證和教師解題驗證的方式,確保評測的準確性,試卷總分為150分。

我們特別邀請了一位擁有十年高中數(shù)學教研經(jīng)驗的專家汪鵬老師,對大模型的答案進行評分??紤]到部分模型在OCR識別方面的限制,我們采用了OCR轉(zhuǎn)寫后輸入答題的方式進行處理。

接下來,讓我們通過幾道典型題目,看看這些大模型的表現(xiàn)如何。

首先是選擇題第一題,各家大模型均給出了正確答案,顯示出它們在基礎題目上的穩(wěn)定表現(xiàn)。

選擇題第五題是一道涉及函數(shù)的題目,所有大模型再次全部答對,進一步證明了它們在復雜題目上的解題能力。

然而,在選擇題第八題中,豆包大模型和DeepSeek出現(xiàn)了錯誤,而其他模型均給出了正確答案。這道題目涉及對數(shù)函數(shù),顯示出部分模型在處理特定數(shù)學知識點時的局限性。

在解答題方面,我們以第16題為例,這是一道涉及數(shù)列和函數(shù)的題目。DeepSeek、通義千問、訊飛星火和豆包大模型均給出了正確的解題過程和答案,而文心X1和騰訊混元則出現(xiàn)了不同程度的錯誤。

最后,我們來看難度更高的第18題。訊飛星火、豆包大模型、DeepSeek、通義千問和GPT o3均獲得了滿分,而文心X1則因答案錯誤而失分。

經(jīng)過綜合評分,DeepSeek以143分的成績位列榜首,訊飛星火以141分緊隨其后,GPT o3以138分獲得第三名。這次“考試”不僅展示了AI在數(shù)學領域的強大能力,也暴露了部分模型在實際應用中的短板。

DeepSeek作為最新版本的大模型,在思考推理和數(shù)學能力方面表現(xiàn)出色,但OCR識別效果不佳,且推理速度慢、資源消耗高。訊飛星火則憑借其較小的模型量級和高效的數(shù)學能力,在評測中取得了優(yōu)異成績,顯示出其在教育領域的深厚積累。

豆包和通義千問等大模型也表現(xiàn)出色,與國際頂尖模型水平相當。這次“考試”不僅是對AI數(shù)學能力的一次檢驗,更是對未來AI在教育領域深度應用的一次探索。

 
 
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