3月3日，讯飞星火深度推理大模型X1升级了，科大讯飞官方宣称，星火X1在完全采用国产算力训练的前提下，以70B参数量，实现了在数学能力上全面对标DeepSeek R1(参数量671B)和OpenAI o1，中文数学任务全面领先的效果。这次升级的效果如何?下面通过对10道烧脑奥数题的解答，或许会给我们一个答案。
这里需要指出的是，和过去人们熟知的大语言模型相比，深度推理模型着重强化了模型在逻辑推理、因果推断以及结构化知识应用的能力，尤其在数学问题、代码生成以及科学推理等方面更具优势。
简单来说，深度推理模型更切近人类的思考过程，在生成回答时更强调逻辑和推理，能够给出明确的思考路径，大大减少过去大语言模型“已读乱回”的现象，更能应用于教育、医疗乃至科研等刚需场景。
题目1：
有一个三位数，它的个位数字与百位数字的和是10，且这个三位数能被它的各位数字之和整除，这个三位数可能是多少?
星火X1给出的答案：
DeepSeek给出的答案：
完美，两款大模型回答的相当到位。相对说，星火X1给出的解题过程更详细，更直观，更易理解，能明白这道题为什么要这么做，为什么会得出这样的答案。而DeepSeek给出的更简洁。
题目2：
有一个数列，前两项是1和1，从第三项开始，每一项都是前两项的和。请问这个数列1的第8项是多少?
星火X1给出的答案：
DeepSeek给出的答案：
厉害，星火X1一开始指出了这是一个斐波那契数列，并一如继往，在给出正确答案的同时也给出了详细的解题过程，DeepSeek则依然我行我素，答案给你，要想知道解题，对不起，请继续翻阅我的思维脑电波。
题目3：
在一个正方形内接一个等边三角形，使得等边三角形的一个顶点在正方形的一个顶点上，另外两个顶点在正方形的边上。请问这个等边三角形的边长与正方形的边长之比是多少?
星火X1给出的答案：
DeepSeek给出的答案：
不错，不错!这次DeepSeek总算大发慈悲，附上了解题过程，而且答案也正确，只是美中不足的是，它没有像星火X1那样，对最后带根号的减法做进一步运算，因此给出的答案正确但不明晰。
题目4：
有一个分数，分子与分母的和是100，如果分子加23，分母加37，得到的新分数约分后是2/3，请问原来的分数是多少?
星火X1给出的答案：
DeepSeeK给出的答案：
这一次两大模型给出的解题过程、答案同样完美，可以说是不分伯仲，并驾齐驱。
题目5：
书架分上、中、下三层，一共分放192本书。现在从上层取出与中层同样多的书放到中层，再从中层取出与下层同样多的书放到下层，最后从下层取出与上层剩下的本数同样多的书放到上层，这时三层所放的书本数相同。问这个书架的上、中、下三层原来各有多少本书?
星火X1给出的答案：
DeepSeek给出的答案：
又都对了!看来解答这种难度一般的奥数题对两大模型来说简直就是小菜一碟，要想探出真本事，不上点硬菜简直不行。下面仍然是奥数题，不过，难度成几何式增长，因为它们来自2024年全国中学生数学奥林匹克竞赛(预赛)暨2024年全国高中数学联合竞赛(一试)试卷。
题目6：
星火X1给出的答案：
DeepSeek给出的答案：
第N次全对，看来在类人思考的加持下，天下已经没多少难题能难住深度推理大模型了。
题目7：
星火X1给出的答案：
DeepSeek给出的答案：
还能说什么,两款大模型又做对了。
题目8：
星火X1给出的答案：
DeepSeek给出的答案;
就问你服不服!这道在2024年全国中学生数学奥林匹克竞赛(预赛)暨2024年全国高中数学联合竞赛(一试)试卷中分值16分的题竟然在不到1分钟的时间里，被星火X1和DeepSeek双双拿下，两款深度大模的数学能力可见一斑。
题目9：
星火X1给出的答案：
DeepSeek给出的答案：
该题在试卷中的满分是20分，通常来说，数学题的分数设置越高，也意味着该题的难度系数越大，这一点，从星火X1和DeepSeek思考用时中也很容易看出来。在解答该题以前的问题时，两大模型用时最多不超过100多秒，而这道题，星火X1用时487秒种，DeePseek用时409秒，双双超过了6分钟，足见该题很烧CPU。
不过，从结果来看，令人满意，星火X1回答正确，并且解题过程缜密、清晰，DeepSeek有时会在最后的一步计算算错了，而这种计算，原本是一般的初中生就能轻松做对的。
题目10：
星火X1给出的答案：
DeepSeek给出的答案：
这同样是一道满分为20分的高难度题。星火X1和DeepSeek同样耗费了6分钟以上的时间去思考，但最终的结果都不理想。该题的正确答案是t的区间大于等于3\2且小于等于2。
小结：
通过上面10道题的小测试，我们不难发现，相比于传统的大语言模型，星火X1和DeepSeek在数学能力方面有了质的飞跃。尤其是科大讯飞星火深度大模型X1，10道题仅错了一题，同时解题过程明晰、详细，整体表现不俗。
而DeepSeek虽然在最后一题上和星火X1同样折戟，且在第九题的计算上出现了失误，有时解题过程也会出现敷衍了事的情况，但瑕不掩瑜，其在思考用时方面往往略优于星火X1。
DeepSeek最大问题的不在于其解题准确度，而在于服务器的吞吐能力，在使用的过程中，我们时常会悲哀地发现，屏幕上又出现了“服务器繁忙，请稍后再试”的提示，一个问题往往需要输入几次甚至几十次才能解答成功，极大地耗费了时间、精力，影响了心情和使用体验。
“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”，通用人工智能和深度推理大模型方兴未艾，目前不过是小荷才露尖尖角，万里长征走完了第一步，未来一年，十年人工智能究竟能发展到哪一步，拭目以待。
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