衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 与之伴随而来的还有另一个消息： 如果推理模型保持「每3-5个月都以10倍速度增长」，那么推理训练所需的算力可能会大幅收敛。 就像DeepSeek-R1之于OpenAI o1-preview那样。 一年之内，大模型推理训练可能就会撞墙。 以上结论来自Epoch AI。 这是一个专注于人工智能研究和基准测试的非营利组织，之前名动一时的FrontierMath基准测试 （评估AI模型数学推理能力） 就出自它家。 看了这个结果，有围观网友都着急了： 既然在o3基础上再scaling非常困难，那 为啥咱不探索模块化架构或针对特定任务的专用模型呢？ "效率"比"研究过剩"更重要！ 推理训练还有scalable的空间 OpenAI的o1是推理模型的开山之作。 OpenAI表示，与o1相比，训练o3所需的算力提升了10倍——提升部分几乎都花在了训练阶段。 OpenAI没有公开o1、o3的具体细节，但可以从DeepSeek-R1、微软Phi-4-reasoning、英伟达Llama-Nemotron等其它推理模型。它们 所需的推理训练阶段算力耕地，但可以根据它们进行推演。 ...