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衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI一年之内⑤，大模型推理训练可能就会撞墙①。

以上结论来自Epoch AI⑤。

这是一个专注于人工智能研究和基准测试的非营利组织②，之前名动一时的FrontierMath基准测试就出自它家❶。

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」⑤，那么推理训练所需的算力可能会大幅收敛⑥。

就像DeepSeek-R1之于OpenAI o1-preview那样⑲。

看了这个结果⑦，有围观网友都着急了：

既然在o3基础上再scaling非常困难⑳，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⑯？“效率”比“研究过剩”更重要⑦！

推理训练还有scalable的空间

OpenAI的o1是推理模型的开山之作▓。

和o3❸、DeepSeek-R1等一样⑰，它们从传统的大语言模型发展而来②，在预训练阶段使用了大量人类数据进行训练❶，然后在强化学习阶段⑬，根据解题的反馈来改进自己的推理能力❶。

虽然推理模型已经成为了很多AI使用者的实用帮手❸，但关于推理训练所需算力的公开信息非常少⑭，大概只有以下这些：

OpenAI表示③，与o1相比⑧，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④。

OpenAI没有公开o1⑨、o3的具体细节⑨，但可以从DeepSeek-R1⑮、微软Phi-4-reasoning⑯、英伟达Llama-Nemotron等其它推理模型⑰。它们所需的推理训练阶段算力耕地⑪，但可以根据它们进行推演⑦。

Anthropic的创始人兼CEO Dario Amodei曾针对推理模型有过一篇公开文章⑱。

然后就没有然后了……⑪、根据现有的信息和资料⑭，Epoch AI进行了总结和分析⑩。

首先❶，OpenAI公开过这样一张图表⑲，上面展示了o3和o1在AIME基准测试中的表现⑭，以及两者在推理训练阶段可能所需的算力的对比——

可以看到❸，终版o3花费的算力是o1的10倍⑳。

Epoch AI分析道：“x轴很可能显示的是推理训练所需算力而不是总算力❷。”

Epoch AI罗列了这一猜测的证据❶。

第一⑩，初代o1耗费的算力比o3低四个数量级⑪，其在AIME上的得分约为25%❷。

如果x轴表示总计算量⑩，“不太可能呈现这种情况”❸。

第二⑱，如果x轴表示的是所需总算力⑪，这张图意义就不大了⑰。

因为这就意味着OpenAI训练了N个版本的o1❶，且预训练阶段非常不完整▓。

依照Epoch AI的猜测❸，如果o3在推理结算花费的算力是o1的10倍②，这意味着什么❷？

由于很多推理模型背后团队都学精了⑳，并不公开训练方法和过程⑭，所以只能从现有公开资料里去寻找答案❷。

比如DeepSeek-R1▓。

Epoch AI此前估算⑲，DeepSeek-R1推理训练中使用的算力约为6e23 FLOP⑰，需要生成大约 20万亿个tokens——这只有DeepSeek-V3预训练成本的20%❸。

虽然只是一种估算③，但R1在各个榜单上的得分和o1非常接近①，“因此可以用它来为o1所需算力设定一个baseline”④。

比如英伟达的Llama-Nemotron Ultra⑰，它在各个基准上的分数与DeepSeek-R1和o1相当③。

它是在DeepSeek-R1生成的数据上训练的⑪。

公开信息显示⑨，Llama-Nemotron Ultra的推理阶段耗时140000 H100小时⑩，约等于1e23 FLOP❸。这甚至低于它的原始基础模型预训练成本的1%⑳。

再比如微软的Phi-4-reasoning⑳。

它是在o3-mini生成的数据上训练的⑮。

Phi-4-reasoning在推理阶段规模更小⑬，成本低于1e20 FLOP⑪，可能是预训练所需算力成本的0.01%⑪。

值得注意的是❶，Llama-Nemotron和Phi-4-reasoning都在RL阶段之前进行了有监督微调⑫。

咱们再来看看今年1月DeepSeek-R1发布后⑫，Anthropic的CEODario Amodei写的一篇文章⑰，这被视为关于现有推理模型所需算力规模的最后一点线索：

由于这是新范式⑥，我们目前仍处于规模拓展的初期阶段：所有参与者在第二阶段投入的资金量都很少⑨，花费从10万美元提高到100万美元就能带来巨大收益⑬。如今❶，各公司正迅速加快步伐⑱，将第二阶段的规模扩大到数亿乃至数十亿美元⑮。有一点必须重视❷，那就是我们正处于一个独特的转折点上⑲。

当然了⑨，Amodei对非Anthropic模型所需算力的看法可能只基于自家公司内部数据⑲。

但可以清晰了解⑱，截至今年1月⑦，他认为推理模型的训练成本远低于“数千万美元”❸，大于1e26 FLOP⑳。

Epoch AI总结道——

上述的预估和线索指向一个事实⑫，那就是目前最前沿的推理模型⑩，比如o1⑪，甚至o3⑮，它们的推理训练规模都还没见顶⑥，还能继续scalable⑯。

但1年内可能就撞墙了❷、换句话说▓，如果推理训练还没见顶⑤，那么推理模型还是有潜力在短期内快速实现能力拓展的⑧。

这就意味着⑪，推理模型还很能打⑪，潜力巨大⑲。

就像OpenAI展示出的下图②，以及DeepSeek-R1论文中的图2一样——模型答题准确率随着推理训练步骤的增加而大致呈对数线性增长②。

这表明⑫，至少在数学和编程任务上⑫，推理模型的性能随着推理训练的扩展而增强⑪，就像预训练的scaling law一样⑮。

行文至此处⑩，Epoch AI写下这样一段话：

如果推理阶段的算力需求见顶⑪，那么其带来的增长率将收敛❶，大概是每年增长4倍⑪。

绝不会像o1推出后4个月就有了o3那样❸，保持几个月增长10倍的态势⑤。

因此▓，他得出这样一个结论——

如果一个推理模型的训练阶段仅比前沿推理模型低几个数量级⑳，这种增长率可能在一⑭、两年内减缓⑧，甚至撞墙⑪。

然鹅⑦，想要扩展推理模型并不是那么简单的⑱。

单单是数据不够这一项⑦，就可能导致其停滞不前⑰。

大家也都还不清楚⑨，除了数学⑱、编程领域②，推理训练是否能泛化到其

它⑫、规律性没那么强的领域❷。

但可以肯定的是⑩，随着推理模型的训练越来越成熟②，所有推理模型所需的成本可能都趋同❶。

虽然研究成本的高低并不影响算力和性能之间的关系❶，但如果相关研究保持“花钱如流水”的状态⑳，那么推理模型可能无法达到人们心中预期的最佳水平⑰。

另一方面⑱，即使所需算力的增长速度放缓⑲，推理模型也可能持续进化⑭，就像R1那样⑱。

换句话说⑪，不只有数据或算法创新能推动推理模型的进步⑱，算力大增也是推动推理模型进步的关键因素⑬。

参考链接：https://epoch.ai/gradient-updates/how-far-can-reasoning-models-scale

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