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衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI一年之内⑳，大模型推理训练可能就会撞墙⑬。

以上结论来自Epoch AI⑯。

这是一个专注于人工智能研究和基准测试的非营利组织③，之前名动一时的FrontierMath基准测试就出自它家⑰。

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」⑧，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❷。

看了这个结果⑥，有围观网友都着急了：

既然在o3基础上再scaling非常困难⑥，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⑫？“效率”比“研究过剩”更重要②！

推理训练还有scalable的空间

OpenAI的o1是推理模型的开山之作④。

和o3⑳、DeepSeek-R1等一样⑯，它们从传统的大语言模型发展而来①，在预训练阶段使用了大量人类数据进行训练⑱，然后在强化学习阶段⑰，根据解题的反馈来改进自己的推理能力⑤。

虽然推理模型已经成为了很多AI使用者的实用帮手⑬，但关于推理训练所需算力的公开信息非常少⑪，大概只有以下这些：

OpenAI表示⑧，与o1相比②，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⑰。

OpenAI没有公开o1⑤、o3的具体细节⑰，但可以从DeepSeek-R1②、微软Phi-4-reasoning②、英伟达Llama-Nemotron等其它推理模型⑪。它们所需的推理训练阶段算力耕地❸，但可以根据它们进行推演⑬。

Anthropic的创始人兼CEO Dario Amodei曾针对推理模型有过一篇公开文章⑧。

然后就没有然后了……⑤、根据现有的信息和资料⑰，Epoch AI进行了总结和分析⑲。

首先⑬，OpenAI公开过这样一张图表⑰，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①，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⑪。”

Epoch AI罗列了这一猜测的证据⑩。

第一⑰，初代o1耗费的算力比o3低四个数量级⑳，其在AIME上的得分约为25%❶。

如果x轴表示总计算量⑨，“不太可能呈现这种情况”⑲。

第二④，如果x轴表示的是所需总算力③，这张图意义就不大了①。

因为这就意味着OpenAI训练了N个版本的o1⑳，且预训练阶段非常不完整⑮。

依照Epoch AI的猜测❶，如果o3在推理结算花费的算力是o1的10倍❸，这意味着什么⑱？

由于很多推理模型背后团队都学精了⑦，并不公开训练方法和过程②，所以只能从现有公开资料里去寻找答案❷。

比如DeepSeek-R1②。

Epoch AI此前估算⑥，DeepSeek-R1推理训练中使用的算力约为6e23 FLOP⑫，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⑯，但R1在各个榜单上的得分和o1非常接近⑮，“因此可以用它来为o1所需算力设定一个baseline”❷。

比如英伟达的Llama-Nemotron Ultra⑤，它在各个基准上的分数与DeepSeek-R1和o1相当⑮。

它是在DeepSeek-R1生成的数据上训练的⑪。

公开信息显示⑤，Llama-Nemotron Ultra的推理阶段耗时140000 H100小时▓，约等于1e23 FLOP⑯。这甚至低于它的原始基础模型预训练成本的1%⑫。

再比如微软的Phi-4-reasoning⑩。

它是在o3-mini生成的数据上训练的④。

Phi-4-reasoning在推理阶段规模更小⑯，成本低于1e20 FLOP⑨，可能是预训练所需算力成本的0.01%❸。

值得注意的是❸，Llama-Nemotron和Phi-4-reasoning都在RL阶段之前进行了有监督微调⑯。

咱们再来看看今年1月DeepSeek-R1发布后⑤，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⑱，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③，花费从10万美元提高到100万美元就能带来巨大收益③。如今⑰，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⑯。有一点必须重视⑮，那就是我们正处于一个独特的转折点上⑨。

当然了③，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⑱。

但可以清晰了解④，截至今年1月⑪，他认为推理模型的训练成本远低于“数千万美元”⑥，大于1e26 FLOP⑪。

Epoch AI总结道——

上述的预估和线索指向一个事实⑥，那就是目前最前沿的推理模型⑨，比如o1⑬，甚至o3⑬，它们的推理训练规模都还没见顶⑦，还能继续scalable③。

但1年内可能就撞墙了❷、换句话说⑪，如果推理训练还没见顶④，那么推理模型还是有潜力在短期内快速实现能力拓展的⑲。

这就意味着⑥，推理模型还很能打⑳，潜力巨大⑯。

就像OpenAI展示出的下图④，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❶。

这表明⑭，至少在数学和编程任务上⑩，推理模型的性能随着推理训练的扩展而增强❷，就像预训练的scaling law一样❶。

行文至此处⑭，Epoch AI写下这样一段话：

如果推理阶段的算力需求见顶⑲，那么其带来的增长率将收敛❶，大概是每年增长4倍⑥。

绝不会像o1推出后4个月就有了o3那样⑳，保持几个月增长10倍的态势▓。

因此⑤，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⑬，这种增长率可能在一❷、两年内减缓⑪，甚至撞墙⑭。

然鹅②，想要扩展推理模型并不是那么简单的⑳。

单单是数据不够这一项⑪，就可能导致其停滞不前①。

大家也都还不清楚⑭，除了数学⑳、编程领域❸，推理训练是否能泛化到其

它⑯、规律性没那么强的领域⑤。

但可以肯定的是⑲，随着推理模型的训练越来越成熟⑱，所有推理模型所需的成本可能都趋同⑫。

虽然研究成本的高低并不影响算力和性能之间的关系⑥，但如果相关研究保持“花钱如流水”的状态⑨，那么推理模型可能无法达到人们心中预期的最佳水平⑭。

另一方面⑧，即使所需算力的增长速度放缓⑨，推理模型也可能持续进化⑯，就像R1那样①。

换句话说⑲，不只有数据或算法创新能推动推理模型的进步②，算力大增也是推动推理模型进步的关键因素⑧。

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

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