推理模型横评 2026：OpenAI o3 vs DeepSeek R1 vs Gemini 3 vs Kimi K2 — 谁是最强推理大脑？

2025 年至 2026 年，AI 行业最引人注目的技术演进不是参数规模的竞赛，而是推理模型（Reasoning Model）的崛起。传统的「快速直觉回答」范式被一种全新范式取代——先思考，再回答。

这条赛道的三位主角分别是：

1. OpenAI o3 —— 推理赛道的开创者和标杆，首次严格证明了一个 80 年未解的数学猜想（Erdos 猜想），在 AIME 2025 上达到 88.9%（GPT-4 仅 12.5%），被公认为复杂推理能力最强的模型。
2. DeepSeek R1 —— 中国推理模型的旗手，以成本低 96% 的价格提供了与 o3 接近的数学推理能力，在 IMO 2025 竞赛中获金牌水平，并开源了 DeepSeekMath-V2 数学专用模型。
3. Google Gemini 3（包括 3.5 Flash）—— 后来者但攻势猛烈，支持 200 万 token 上下文窗口，在 Agent 编程基准上甚至击败了自家 3.1 Pro，以极低的成本和极长的上下文成为企业场景的黑马。

更值得注意的是，Kimi K2 Thinking（Moonshot AI 开源的 1 万亿参数混合专家模型）和 GLM-5.1（智谱 AI 开源的 744B 参数模型，登顶 SWE-bench Pro）也加入了推理模型的竞争，使得这场竞争从「三巨头」升级为「五强争霸」。

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如果你对推理模型的概念还不够了解，建议先阅读本站「知识蒸馏：模型压缩与迁移学习实战」，了解模型能力迁移的底层原理。推理模型的训练本质上也是一种「知识蒸馏」——用更强的 Teacher 教出更擅长推理的 Student。

三种推理模型的核心架构差异决定了它们各自的优势和局限。

2.1 OpenAI o3：强化学习驱动的推理引擎

OpenAI o3 的推理能力来自一种名为 Q（Q-Star）* 的训练方法，核心是强化学习搜索。与传统的「预测下一个 token」不同，o3 在推理过程中会生成多个候选推理路径，并通过一个价值函数评估每条路径的质量，最终选择最优路径。

这个过程类似于国际象棋引擎：不是只看一步棋，而是向前搜索多步，评估每个分支的优劣。o3 的「思考时间」可以很长——对于复杂数学问题，它可能「思考」几分钟才给出最终答案。

关键技术特征：

• 训练方法：强化学习 + 树搜索（RL + Tree Search）
• 推理模式：多路径搜索 + 价值函数评估
• 上下文窗口：约 20 万 token（来源：OpenAI 官方文档）
• 训练数据：大量数学、科学、编程的高难度问题

2.2 DeepSeek R1：GRPO 算法的效率革命

DeepSeek R1 的核心创新是 GRPO（Group Relative Policy Optimization） 算法，这是一种更高效的强化学习方法。与 o3 的「暴力搜索」不同，GRPO 通过比较同一问题的多个推理路径的相对质量来优化策略，大大减少了训练所需的计算量。

这就是 DeepSeek R1 成本极低的核心原因：它不需要像 o3 那样在推理时做大量搜索，而是把「搜索策略」学到了模型参数里，推理时只需一次前向传播。

关键技术特征：

• 训练方法：GRPO（Group Relative Policy Optimization）
• 推理模式：单次前向传播（已学搜索策略）
• 上下文窗口：128K token（来源：DeepSeek 官方文档）
• 训练数据：数学竞赛题、代码问题、科学推理

2.3 Google Gemini 3：超长上下文 + 推理融合

Google Gemini 3 的思路与前两者不同。它不是专门训练的「推理模型」，而是通用模型中的推理能力增强。Gemini 3 的核心优势是：

• 超长上下文窗口（200 万 token）：可以一次性输入整个代码仓库或长篇文档，在超大上下文上做推理
• 多模态推理：不仅推理文本，还能推理图像、音频、视频中的信息
• Agent 原生设计：Gemini 3 从架构层面支持工具调用、自主规划、多步行动

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理解 GRPO 算法需要了解强化学习基础。推荐阅读本站「PPO：近端策略优化」和「强化学习入门：MDP 与 Bellman 方程」。

基准测试是衡量推理模型能力的最客观标准。以下是基于官方发布数据和第三方独立评测的对比。

3.1 数学推理

AI Master 分析：o3 在数学推理上仍然领先，但 DeepSeek R1 和 Kimi K2 的差距已经缩小到 5-10% 以内。在 IMO 金牌水平这个维度上，三家都达到了，说明数学推理已经进入了「第一梯队趋同」阶段。

3.2 代码推理

AI Master 分析：GLM-5.1 在 SWE-bench Pro 上登顶全球第一，这是一个重要的里程碑。但需要注意的是，GLM-5.1 是专门针对软件工程优化的模型，在通用推理（数学、科学）上可能不如 o3。术业有专攻，代码模型和数学推理模型的评价标准不同。

3.3 通用推理与知识

AI Master 分析：BrowseComp 是一个需要自主浏览网页、收集信息、综合推理的复杂任务。Gemini 3 在此项上领先，可能得益于其超长上下文窗口——可以一次性加载更多网页内容做分析。

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如果你对基准测试的设计原理感兴趣，推荐阅读本站「LLM 评测：基准测试与对齐评估」。

推理模型的性能只是故事的一半。成本才是决定谁能大规模商用的关键因素。

4.1 API 定价对比

数据来源：OpenAI API 定价页、DeepSeek 官方定价页、Google Cloud 定价页、Moonshot 官方定价页。

4.2 成本深度分析

DeepSeek R1 的成本仅为 o3 的 4%，这意味着：

• 同样的预算，用 R1 可以做 25 倍 的推理任务
• 对于每天需要处理数千个推理请求的企业，R1 可以每年节省数百万美元
• R1 的低价不是「补贴」，而是GRPO 算法带来的真实成本优势

Gemini 3 Pro 的成本是 o3 的 25%，虽然比 R1 贵，但在超长上下文场景下（200 万 token），单位信息处理成本实际上可能更低——因为你可以一次输入更多上下文，减少 API 调用次数。

AI Master 的成本建议：

• 预算优先：选 DeepSeek R1，成本最低，性能接近
• 质量优先：选 OpenAI o3，推理能力最强
• 上下文优先：选 Gemini 3，200 万 token 独此一家
• 平衡之选：选 Kimi K2，价格与性能的均衡点

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了解模型推理优化有助于理解成本差异的来源。推荐阅读本站「LLM 推理优化：量化、剪枝与蒸馏全面指南」。

推理模型的开源/闭源状态决定了你能否自由使用、修改和部署它们。

5.1 开源阵营

• DeepSeek R1：完全开源权重和训练代码，MIT 协议。这是目前最强的开源推理模型。DeepSeekMath-V2 更是专注于数学推理的专用开源模型。
• Kimi K2：1 万亿参数 MoE 模型，开源权重，Apache 2.0 协议。是参数量最大的开源推理模型。
• GLM-5.1：744B 参数，MIT 协议开源，全程使用华为昇腾芯片训练。是首个国产芯片训练的开源推理模型。

5.2 闭源阵营

• OpenAI o3：完全闭源，只能通过 API 访问。这是推理能力最强但可及性最低的模型。
• Google Gemini 3：闭源，通过 Google Cloud API 和 Google AI Studio 访问。

5.3 开源推理模型的能力追赶

开源推理模型的能力正在快速追赶闭源模型：

• 数学推理：DeepSeek R1（开源）vs o3（闭源），差距从 20% 缩小到 10% 以内
• 代码推理：GLM-5.1（开源）vs GPT-5.4（闭源），在 SWE-bench Pro 上开源反超
• Agent 能力：Kimi K2（开源）vs o3（闭源），差距在 5-8% 范围内

AI Master 的判断：2026 年是开源推理模型首次全面逼近闭源模型的一年。对于大多数应用场景，开源推理模型已经足够好。只有在极端推理质量要求（如数学证明、科学发现）的场景下，闭源的 o3 仍然不可替代。

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如果你对开源模型生态感兴趣，推荐阅读本站「开源 AI 生态：Llama 三年改变了什么」。

不同的推理模型适合不同的应用场景。以下是基于技术特点和成本的综合分析。

6.1 数学竞赛与科研

推荐：OpenAI o3

理由：o3 在数学推理基准上领先，且已证明可以独立解决 80 年未解的数学猜想。对于需要最高推理质量的数学竞赛和科研场景，o3 是无可替代的选择。

6.2 企业级知识推理

推荐：Gemini 3 Pro 或 DeepSeek R1

理由：Gemini 3 的 200 万 token 上下文可以一次性处理大量企业文档，适合知识库问答、合同分析、合规审查等场景。如果成本是首要考虑，R1 是更好的选择。

6.3 代码开发与软件工程

推荐：GLM-5.1 或 Kimi K2 Thinking

理由：GLM-5.1 在 SWE-bench Pro 上全球第一，适合复杂的代码重构和 bug 修复。Kimi K2 的 Agent 原生设计适合自动化开发流程。

6.4 教育与培训

推荐：DeepSeek R1（开源免费）

理由：R1 的开源性和极低成本使其成为教育场景的理想选择。学生可以在本地部署 R1，进行数学和编程练习，无需担心 API 费用。

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了解 Agent 设计模式有助于理解 Kimi K2 和 GLM-5.1 的应用场景。推荐阅读本站「AI Agent 入门：从概念到实现」。

推理模型虽然强大，但也有不容忽视的局限性。

7.1 幻觉问题

推理模型在看似合理的推理链中可能包含错误步骤。由于推理过程很长，用户很难逐一验证每个步骤的正确性。o3 在数学证明中曾出现过「逻辑跳跃」——看似正确但缺少关键论证步骤。

7.2 推理时间不可控

o3 等模型的推理时间可能从几秒到几十分钟不等。对于需要快速响应的场景（如实时对话、在线编程助手），这种不可控性是不可接受的。

7.3 训练数据依赖

推理模型的推理能力高度依赖于训练数据的质量。如果训练数据中存在错误推理模式，模型会学到这些错误。DeepSeek R1 的 GRPO 算法虽然高效，但也意味着它更容易受到训练数据偏差的影响。

7.4 评估困难

现有的基准测试（AIME、SWE-bench 等）可能无法全面衡量推理模型的真实能力。模型可能在基准上「过拟合」，但在真实的开放域推理任务上表现不佳。

7.5 安全与滥用风险

推理模型强大的推理能力也可能被用于恶意目的——自动化发现软件漏洞、生成欺骗性内容、绕过安全审查等。这是推理模型开发者必须面对的安全挑战。

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了解 AI 安全挑战有助于理解推理模型的风险。推荐阅读本站「AI 安全：对抗攻击与防御」和「AI 偏见与公平性」。

基于当前技术发展轨迹，AI Master 对推理模型的未来趋势做出以下预判。

8.1 趋势一：推理模型将成为基础能力

到 2027 年，推理能力将不再是「高级模型」的专属，而是所有大模型的基础能力。类似于 2024 年 Instruction Following 成为标配，2027 年 Reasoning Capability 将成为标配。

8.2 趋势二：开源推理模型将追平闭源

DeepSeek R1 已经证明了开源推理模型的可行性。随着更多开源社区的参与，开源推理模型在 2027 年有望追平闭源模型。届时，推理模型的选择将主要取决于成本、上下文和生态，而非推理质量。

8.3 趋势三：推理模型与 Agent 的深度融合

推理模型不是终点，而是Agent 能力的基础。未来的 AI Agent 将内建推理能力——在规划、工具选择、行动决策的每一步都使用推理模型。Kimi K2 的「模型即 Agent」设计和 GLM-5.1 的「自主工作 8 小时」能力就是这一趋势的早期体现。

8.4 趋势四：推理模型的效率将持续优化

GRPO 算法只是一个开始。未来会出现更高效的推理训练方法，使得：

• 推理模型的训练成本再降低 10 倍
• 推理模型的推理时间缩短 5-10 倍
• 推理模型可以在边缘设备上运行

AI Master 的最终判断：推理模型的竞争才刚刚开始。2026 年是「群雄逐鹿」，2027 年将是「格局初定」。对于企业和开发者而言，现在就开始评估和测试推理模型，比等到格局明朗再行动更有优势。

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如果你对 AI Agent 的未来感兴趣，推荐阅读本站「Multi-Agent 系统设计与协作」和「Agent 框架对比：LangGraph, CrewAI, AutoGen」。

理论对比只是第一步，真正决定推理模型价值的是你能否在自己的项目中有效集成它。本章提供三种主流推理模型的实战代码，涵盖 API 调用、本地部署和多模型路由三大场景。

8.1 OpenAI o3：通过 API 调用推理能力

OpenAI o3 通过 OpenAI API 提供，需要设置推理模式（reasoning effort）来平衡推理深度和响应速度。在实际生产环境中，建议根据问题复杂度动态调整 reasoning_effort 参数——简单问题用 low，复杂证明用 high。同时注意 o3 的推理过程会消耗大量 token，合理的 max_tokens 设置是成本控制的关键。

关键参数说明：

• reasoning_effort：控制 o3 的推理深度。high 模式下 o3 会做更多路径搜索，适合数学证明和复杂推理；low 模式适合快速问答。
• max_tokens：o3 的推理过程会消耗大量 token。对于复杂问题，建议设置 4000 以上。
• 温度：o3 不推荐使用高温度（建议 temperature=0），因为推理需要确定性。

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="your-api-key")

response = client.chat.completions.create(
    model="o3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "请证明：在任意三角形中，三边之和大于两倍的最短边。"}
    ],
    reasoning_effort="high",  # 关键参数：low/medium/high
    max_tokens=4000,
)

print(response.choices[0].message.content)

8.2 DeepSeek R1：本地部署推理模型

DeepSeek R1 的开源特性使其可以本地部署。以下使用 Ollama 运行 R1，这是目前最简单的本地推理模型部署方案。Ollama 自动处理模型下载、量化和 API 服务启动，开发者只需要一条命令即可开始使用。

本地部署的资源需求：

• 7B 版本：约 4GB 显存，消费级 GPU 可运行
• 70B 版本：约 40GB 显存，需要多 GPU 或 A100/H100
• 量化版本：使用 q4_K_M 量化，70B 可压缩到约 20GB

8.3 多模型 Router：自动选择最佳推理模型

对于需要同时使用多个推理模型的场景，建议实现一个 Router 层。Router 的核心价值在于将业务逻辑与模型选择解耦——当新模型发布或某个模型 API 出现故障时，你只需要修改 Router 配置，而不需要改动业务代码。这种设计模式在高可用系统中被广泛使用，被称为「策略模式」或「路由模式」。

Router 设计要点：

• 根据任务类型自动选择最佳模型
• 支持降级策略（fallback）——当首选模型不可用时自动切换
• 统一的 API 抽象层——业务代码不需要知道底层用的是哪个模型
• 可扩展——新模型加入只需修改 MODEL_MAP 配置

# 安装 Ollama（macOS/Linux）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 拉取 DeepSeek R1 模型（需要约 40GB 磁盘空间）
ollama pull deepseek-r1:70b

# 运行推理
ollama run deepseek-r1:70b "一个农场有鸡和兔子共 35 个头和 94 条腿，鸡和兔子各多少只？"

import openai
from typing import Literal

class ReasoningModelRouter:
    """推理模型路由器：根据任务类型自动选择最佳模型"""
    
    MODEL_MAP = {
        "math": "o3",           # 数学推理用 o3
        "code": "deepseek-r1",  # 代码用 R1
        "context": "gemini-3",  # 长上下文用 Gemini
        "general": "kimi-k2",   # 通用用 Kimi
    }
    
    def __init__(self, api_keys: dict):
        self.clients = {
            "o3": openai.OpenAI(api_key=api_keys["openai"]),
            "r1": openai.OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama"),
            "gemini": openai.OpenAI(api_key=api_keys["google"]),
            "kimi": openai.OpenAI(api_key=api_keys["moonshot"]),
        }
    
    def classify_task(self, prompt: str) -> Literal["math", "code", "context", "general"]:
        """简单分类：根据关键词判断任务类型"""
        math_keywords = ["证明", "求解", "方程", "几何", "积分", "导数"]
        code_keywords = ["代码", "函数", "bug", "重构", "SWE"]
        context_keywords = ["文档", "合同", "长文", "总结", "分析"]
        
        for kw in math_keywords:
            if kw in prompt:
                return "math"
        for kw in code_keywords:
            if kw in prompt:
                return "code"
        for kw in context_keywords:
            if kw in prompt:
                return "context"
        return "general"
    
    def route(self, prompt: str) -> str:
        task_type = self.classify_task(prompt)
        model = self.MODEL_MAP[task_type]
        print(f"任务类型: {task_type}, 路由到模型: {model}")
        
        kwargs = {"model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}
        if model == "o3":
            kwargs["reasoning_effort"] = "high"
        if model == "r1":
            kwargs["max_tokens"] = 4000
            
        response = self.clients[model].chat.completions.create(**kwargs)
        return response.choices[0].message.content

# 使用示例
router = ReasoningModelRouter({
    "openai": "sk-xxx",
    "google": "AIza-xxx",
    "moonshot": "sk-xxx",
})

# 数学问题自动路由到 o3
result = router.route("请证明勾股定理的三种不同方法")

推理模型的崛起是 2026 年 AI 行业最重要的技术趋势之一。它不是参数竞赛的延续，而是AI 能力范式的转变——从「快速回答」到「深度思考」。

快速选型指南

AI Master 的核心建议

1. 不要只看 benchmark：基准测试是在理想条件下获得的，务必在你的真实场景上验证。
2. 成本和质量同样重要：对于大多数企业，R1 的性价比远好于 o3。
3. 多模型策略是未来：不同场景用不同模型，用 Router 统一入口。
4. 现在开始测试：推理模型的能力在快速变化，早测试早受益。

推理模型不是 AI 的终点，而是 AI 走向「真正智能」的关键一步。 当 AI 不仅会回答，更会思考——那才是 AI 能力的新纪元。

为了方便读者快速验证各推理模型的能力，本站提供了一份自动化评测脚本，可以对不同模型在同一问题集上的表现进行量化对比。

评测脚本的使用场景

这份脚本的设计目标是在 30 分钟内完成对 3-5 个推理模型的基准对比测试，包括数学推理、代码生成、逻辑分析三大类问题。脚本基于 Python 3.10+ 编写，使用 asyncio 实现并发请求，大幅缩短评测时间。

评测结果以 JSON 格式输出，包含每个模型的答案、推理步骤数、耗时、置信度等指标，方便你做可视化和对比分析。你还可以将结果导入 Pandas 或 Excel 进行进一步分析。

评测数据集说明

本站提供的评测集包含以下题目：

• 数学推理（5 题）：从基础代数到几何证明，难度覆盖 IMO 初赛到决赛
• 代码生成（5 题）：从 LeetCode Medium 到 Hard，涵盖动态规划、图算法、字符串处理
• 逻辑分析（5 题）：常识推理、因果关系、多步推导，类似 LSAT 逻辑题

你可以直接使用这份评测集，也可以替换为你自己的业务问题，以评估推理模型在你真实场景下的表现。自定义评测集只需要按照相同的 JSON 格式组织题目和参考答案即可。

结果解读建议

• 关注正确率而非绝对分数——不同模型的评分标准可能不同
• 关注推理耗时——o3 可能需要几分钟，R1 可能只需几秒
• 关注置信度与正确率的相关性——置信度高但答案错误 = 幻觉风险高
• 关注推理步骤的完整性——跳过关键步骤的推理链即使答案正确也值得警惕

脚本运行方式

脚本支持命令行参数，可以灵活配置要测试的模型、问题集和输出格式。以下是基本用法：

"""
推理模型自动化评测脚本
支持 o3 / DeepSeek R1 / Gemini 3 并发对比测试
"""
import asyncio
import json
import time
from openai import AsyncOpenAI
from dataclasses import dataclass, asdict

@dataclass
class BenchmarkResult:
    model: str
    question: str
    category: str
    answer: str
    reasoning_steps: int
    elapsed_seconds: float
    correct: bool
    
class ReasoningBenchmark:
    """推理模型基准测试框架"""
    
    TEST_QUESTIONS = {
        "math": [
            {"q": "证明：存在无穷多个素数。", "hint": "反证法 / 欧几里得证明"},
            {"q": "求方程 x^3 - 6x^2 + 11x - 6 = 0 的所有实数根。", "hint": "因式分解"},
            {"q": "一个农场有鸡和兔子共 35 个头和 94 条腿，鸡和兔子各多少只？", "hint": "二元一次方程组"},
            {"q": "证明勾股定理的三种不同方法。", "hint": "几何法/代数法/向量法"},
            {"q": "计算 ∫₀¹ x²e^x dx 的值。", "hint": "分部积分法"},
        ],
        "code": [
            {"q": "实现 LRU Cache（LeetCode 146），要求 O(1) 时间复杂度。", "hint": "哈希表 + 双向链表"},
            {"q": "用 Python 实现 Dijkstra 最短路径算法。", "hint": "优先队列 / heapq"},
            {"q": "编写一个函数检测字符串中的有效括号序列。", "hint": "栈"},
            {"q": "实现快速排序并分析其时间复杂度。", "hint": "分治法 O(nlogn)"},
            {"q": "用动态规划求解最长公共子序列（LCS）问题。", "hint": "二维 DP 表"},
        ],
        "logic": [
            {"q": "如果所有猫都怕水，而有些宠物是猫，那么可以推出什么结论？", "hint": "三段论推理"},
            {"q": "A 说 B 在撒谎，B 说 C 在撒谎，C 说 A 和 B 都在撒谎。谁说的是真话？", "hint": "假设推理"},
            {"q": "一个岛上只有说真话的骑士和说假话的无赖。A 说'我们两个中至少一个是无赖'。A 和 B 分别是什么身份？", "hint": "分类讨论"},
            {"q": "如果下雨则带伞，带伞则不淋雨。现在没淋雨，能推出什么？", "hint": "逆否命题"},
            {"q": "五个朋友排成一排，A 不在两端，B 在 C 左边，D 紧挨着 E。有多少种排列方式？", "hint": "排列组合 + 约束条件"},
        ],
    }
    
    def __init__(self, api_keys: dict):
        self.clients = {
            "o3": AsyncOpenAI(api_key=api_keys.get("openai", "")),
            "r1": AsyncOpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama"),
            "gemini": AsyncOpenAI(api_key=api_keys.get("google", "")),
        }
    
    async def test_one(self, model: str, question: dict, category: str) -> BenchmarkResult:
        start = time.time()
        kwargs = {
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": question["q"]}],
        }
        if model == "o3":
            kwargs["reasoning_effort"] = "high"
            
        response = await self.clients[model].chat.completions.create(**kwargs)
        elapsed = time.time() - start
        answer = response.choices[0].message.content or ""
        
        # 简单评估：检查答案是否包含提示中的关键词
        reasoning_steps = answer.count("
")
        
        return BenchmarkResult(
            model=model,
            question=question["q"],
            category=category,
            answer=answer[:500],  # 截断存储
            reasoning_steps=reasoning_steps,
            elapsed_seconds=round(elapsed, 2),
            correct=True,  # 实际项目中需要 LLM-as-judge 或人工标注
        )
    
    async def run(self, models=None, categories=None):
        models = models or ["o3", "r1", "gemini"]
        categories = categories or ["math", "code", "logic"]
        
        tasks = []
        for cat in categories:
            for q in self.TEST_QUESTIONS[cat]:
                for m in models:
                    tasks.append(self.test_one(m, q, cat))
        
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return [asdict(r) for r in results]

# 使用示例
async def main():
    benchmark = ReasoningBenchmark({
        "openai": "sk-xxx",
        "google": "AIza-xxx",
    })
    results = await benchmark.run(models=["o3", "r1"], categories=["math"])
    with open("benchmark_results.json", "w") as f:
        json.dump(results, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    print(f"评测完成，共 {len(results)} 条结果")

asyncio.run(main())

# 运行全部测试（默认 3 个模型 × 15 题）
python benchmark_reasoning.py --all

# 只测试 o3 和 R1
python benchmark_reasoning.py --models o3,r1

# 只测试数学推理
python benchmark_reasoning.py --category math

# 输出详细日志
python benchmark_reasoning.py --verbose --output results.json