模型思考時間越長，準(zhǔn)確率通常越高。

OpenAI最新發(fā)布的FrontierScience基準(zhǔn)，旨在通過真實(shí)的博士級難題，從物理、化學(xué)、生物三個維度檢驗(yàn)AI。殘酷的現(xiàn)實(shí)是：在沒有唯一標(biāo)準(zhǔn)答案的科研實(shí)戰(zhàn)中，作為「頂級做題家」的AI，與真正的科學(xué)家相比，還有很大差距。

2025年12月16日，OpenAI發(fā)布了一套新基準(zhǔn)FrontierScience，用于衡量AI在物理、化學(xué)、生物三門學(xué)科中能否實(shí)現(xiàn)接近專家水平的科學(xué)推理，而非僅僅是背誦知識點(diǎn)。

OpenAI在文中將科學(xué)工作描述為一套更接近「持續(xù)試錯」的流程。

提出假設(shè)，設(shè)計驗(yàn)證，推翻后重新開始，還要將不同領(lǐng)域的線索整合到一起。

模型越強(qiáng)大，問題就越尖銳：AI能否將這種深度推理應(yīng)用到真正的科研推進(jìn)中。

OpenAI提到，過去一年，他們的系統(tǒng)在國際數(shù)學(xué)奧林匹克和國際信息學(xué)奧林匹克中取得了金牌級表現(xiàn)，同時更重要的變化發(fā)生在實(shí)驗(yàn)室和辦公室里。

研究者開始利用這些模型進(jìn)行跨學(xué)科文獻(xiàn)檢索、跨語言閱讀論文，也用它們推導(dǎo)復(fù)雜證明。

有些原本需要幾天甚至幾周的工作，現(xiàn)在幾小時就能完成一輪。

為何需要FrontierScience？OpenAI給出了一組對比數(shù)據(jù)。

2023年11月，由博士專家撰寫、強(qiáng)調(diào)「谷歌搜不到」的科學(xué)題庫GPQA發(fā)布時，GPT-4僅獲得39%的分?jǐn)?shù)，低于專家基線的74%。

兩年后，GPT-5.2在同一基準(zhǔn)上拿到了92%的分?jǐn)?shù)。

當(dāng)舊題庫逐漸被模型「刷穿」，就必須有更長的「尺子」，否則無法看出模型的發(fā)展空間。

FrontierScience的設(shè)計更像是給模型設(shè)置了兩種不同的「科學(xué)難關(guān)」。

一類偏向競賽風(fēng)格，考查在約束條件下能否清晰利落完成推理。

物理競賽題示例

另一類更貼近研究現(xiàn)場，要求在開放問題中梳理清晰思路，即便沒有標(biāo)準(zhǔn)答案那般工整。

物理科研問題示例

這套評測共有超過700道文本型題目，其中160道屬于「黃金組」（Gold Set）題目。

競賽賽道包含100道題，強(qiáng)調(diào)短答案形式，便于核驗(yàn)對錯。

研究賽道有60個原創(chuàng)研究子任務(wù)，由博士階段或更資深的研究者設(shè)計，采用10分制評分，至少拿到7分才算通過。

題目質(zhì)量有充分保障：

競賽賽道與42位前國際獎牌得主或國家隊教練合作，這些合作者總計獲得109枚奧賽獎牌；

研究賽道由45位合格科學(xué)家與領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c，覆蓋從量子電動力學(xué)到合成有機(jī)化學(xué)，再到進(jìn)化生物學(xué)等細(xì)分方向。

OpenAI還承認(rèn)了一個并非完全「中立」的細(xì)節(jié)。

兩套題在制作過程中會刻意剔除OpenAI自家內(nèi)部模型已能答對的題目，因此這套評測對OpenAI自家模型可能更為苛刻。

同時，他們開源了兩套賽道的「黃金組」題目，其余題目則保留，用于追蹤數(shù)據(jù)污染情況。

OpenAI表示，短答案適合機(jī)器判定，但研究型任務(wù)需要更細(xì)致的評分標(biāo)準(zhǔn)，于是他們讓GPT-5充當(dāng)模型判卷員，對照短答案逐項(xiàng)打分。

理想狀態(tài)是請專家逐題批改，但現(xiàn)實(shí)中規(guī)模不允許，因此規(guī)則被設(shè)計得盡量客觀且可被模型檢查，并配備了驗(yàn)證流程來校準(zhǔn)難度與正確性。

在成績單上，OpenAI給出了一輪初步測試的對比結(jié)果。

他們評測了GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro、GPT-4o、OpenAI o4-mini、OpenAI o3等模型。OpenAI稱，GPT-5.2在競賽題上得分77%，在研究題上得分25%，目前處于領(lǐng)先；Gemini 3 Pro在競賽題上拿到76%，緊隨其后。

更值得關(guān)注的是失敗原因。

OpenAI從答題記錄中總結(jié)發(fā)現(xiàn)，前沿模型仍會出現(xiàn)推理、邏輯和計算錯誤，會在冷門概念上卡殼，也會存在事實(shí)性偏差。

另一個簡單的觀察結(jié)果也被寫入正文：模型思考時間越長，準(zhǔn)確率通常越高。

OpenAI也直言不諱地指出了FrontierScience的局限性。

它將科研拆解為可控的題目，這讓評測更標(biāo)準(zhǔn)化，但也意味著它更像一張高清截圖，而非科研的全景紀(jì)錄片。

尤其是它不評估模型能否提出真正新穎的假設(shè)，也不涵蓋模型與多模態(tài)數(shù)據(jù)及現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)交互的能力。

接下來，OpenAI計劃迭代題庫、擴(kuò)展領(lǐng)域，并配套更多真實(shí)世界評估，以觀察這些系統(tǒng)究竟能幫助科學(xué)家完成多少工作。

奧賽金牌不等于一流科學(xué)家，AI要成為真正能獨(dú)當(dāng)一面的一流科學(xué)家，還有很長的路要走。

參考資料：

https://openai.com/index/frontierscience/

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