? 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？
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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