對比 3 款最強數學解題 AI 模型：Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.4（2026 實測數據）

作者注：深度對比 2026 年最強的 3 款數學解題 AI 模型，含 AIME、MATH 等權威基準測試數據，幫你找到最適合的數學推理模型

數學解題用什麼 AI 模型好，一直是開發者和學生羣體最關心的選擇之一。本文對比 Gemini 3.1 Pro Preview、Claude Sonnet 4.6 和 GPT-5.4 三款 2026 年最新發布的數學推理模型，從基準測試成績、推理能力、API 價格和適用場景等維度給出明確建議。

核心價值：看完本文，你將明確在不同數學解題場景下該選擇哪款 AI 模型，以及如何以最優成本調用它們。

<！– 標題區域 –> 數學解題 AI 模型對比 2026 Gemini 3.1 Pro · Claude Sonnet 4.6 · GPT-5.4

<！– 分隔線 –>

<！– Gemini 卡片 –> Gemini 3.1 Pro Google DeepMind MATH 95.1% AIME 92% GPQA 94.3% 價格 $2.00/1M ⭐ 綜合首選

<！– Claude 卡片 –> Claude Sonnet 4.6 Anthropic MATH 89% 躍升 +27 百分點 ARC 58.3% 價格 $3.00/1M ⭐ 學習首選

<！– GPT 卡片 –> GPT-5.4 OpenAI MATH 88.6% AIME 100% 滿分 GPQA 84.2% 價格 $2.50/1M ⭐ 競賽首選

<！– 底部說明 –> 基於 AIME 2025 · MATH · GPQA Diamond · ARC-AGI-2 等權威基準測試 數據來源: Artificial Analysis · Google DeepMind · Anthropic · OpenAI | 2026.03

<！– 裝飾數學符號 –> ∑ ∫ π ∞ Δ

數學解題 AI 模型 核心對比速覽

在進入詳細分析之前，先看一張核心數據對比表，幫你快速瞭解三款數學解題 AI 模型的關鍵差異。

數學解題 AI 模型推薦排序

從綜合性價比角度，我們給出以下排序建議：

1. 首選 Gemini 3.1 Pro Preview：MATH 基準 95.1% 領跑，價格最低，綜合數學能力最強
2. 次選 Claude Sonnet 4.6：數學能力躍升 27 個百分點，解題過程清晰易懂，適合學習場景
3. 競賽級 GPT-5.4：AIME 2025 滿分 100%，適合高難度數學競賽和專業研究

🎯 技術建議：三款模型均可通過 API易 apiyi.com 平臺統一調用，建議在實際數學問題上逐一測試，選出最匹配你需求的模型。

Gemini 3.1 Pro Preview 數學解題能力詳解

Gemini 3.1 Pro Preview 是 Google DeepMind 於 2026 年 2 月 19 日發佈的最新旗艦模型。這是 Google 首次使用「.1」版本增量（此前中期更新一律使用「.5」），標誌着這是一次專注於智能推理能力的定向升級。

Gemini 3.1 Pro 數學基準測試成績

Gemini 3.1 Pro 在 Google 官方公佈的 18 項主流基準測試中，有 12 項取得了第一名的成績。在數學推理方面，MATH 基準 95.1% 的表現尤爲突出，意味着它在代數、幾何、概率、微積分等各個數學子領域都具備極強的解題能力。

Gemini 3.1 Pro 三層思考系統

Gemini 3.1 Pro 引入了一個關鍵的架構創新——三層思考系統：

• Low（快速模式）：處理簡單的數學計算和公式推導，響應速度最快
• Medium（平衡模式）：新增的中間層，處理中等難度的數學問題，平衡速度和準確性
• High（深度模式）：處理複雜的多步推理問題，如競賽級數學題

這個三層系統讓開發者可以根據數學問題的難度靈活路由，不必在「快但粗糙」和「慢但精準」之間做二選一。對於批量處理不同難度數學題的場景（比如教育平臺的自適應出題系統），這一架構優勢尤爲明顯。

<！– 標題 –> Gemini 3.1 Pro 三層思考系統 — 數學題智能路由

<！– 輸入節點 –> 數學問題輸入

<！– 難度判斷菱形 –> 難度判斷 自動路由

<！– 箭頭從輸入到判斷 –>

<！– Low 分支 （左） –> 簡單

Low 快速模式 基礎算術 · 簡單方程 公式推導 · 單步計算 ⚡ 最快響應 · 最低成本

<！– Medium 分支 （中） –> 中等

Medium 平衡模式 多步代數 · 概率計算 解析幾何 · 數列求和 ⚖ 速度與精度平衡

<！– High 分支 （右） –> 複雜

High 深度模式 競賽級難題 · 證明題 組合數學 · 多步推理 🎯 最高精度 · 深度推理

<！– 底部統一輸出 –>

高質量數學解答輸出

Gemini 3.1 Pro 數學解題實際體驗

在實際數學解題中，Gemini 3.1 Pro Preview 的表現可以用「全面而穩定」來概括：

• 代數領域：多項式運算、方程組求解、不等式證明等問題幾乎零失誤，得益於 MATH 95.1% 的高覆蓋率
• 幾何領域：解析幾何和立體幾何的推理鏈完整，尤其在座標系相關的計算題上表現出色
• 概率統計：條件概率、排列組合等問題的推理邏輯清晰，能夠正確處理複雜的分步計算
• 微積分：定積分、不定積分的求解準確，能識別常見的積分技巧並正確運用

Gemini 3.1 Pro 在 18 項主流基準中 12 項第一的成績並非偶然。其 Artificial Analysis Intelligence Index 得分爲 57 分，與 GPT-5.4（xhigh）並列第一，遠超中位數 28 分，體現了全方位的智能推理優勢。

Claude Sonnet 4.6 數學解題能力詳解

Claude Sonnet 4.6 是 Anthropic 發佈的最新中端模型，在數學推理能力上實現了質的飛躍——從前代 Sonnet 4.5 的 62% 直接躍升至 89%，整整提高了 27 個百分點。

Claude Sonnet 4.6 數學基準測試成績

數學能力從 62% 到 89% 的躍升是 Sonnet 4.6 最引人注目的變化之一。這意味着它從一個「偶爾在數學題上犯錯的模型」，蛻變爲一個「能夠可靠處理複雜計算的模型」。

Claude Sonnet 4.6 自適應思考機制

Claude Sonnet 4.6 的另一個亮點是自適應思考深度（Adaptive Thinking）機制：

• 簡單問題：快速響應，不浪費推理資源。例如基礎算術、簡單方程求解
• 中等問題：適度延伸思考鏈。例如多步驟代數運算、概率計算
• 複雜問題：自動觸發深度推理鏈。例如組合數學、證明題、競賽級問題

這種自適應機制在實際使用中的好處是：你不需要手動調節推理深度，模型會自動判斷數學問題的難度並分配相應的計算資源，在延遲和成本之間取得最優平衡。

Claude Sonnet 4.6 的獨特優勢：解題過程

在數學解題場景中，Claude Sonnet 4.6 有一個被廣泛認可的獨特優勢——解題過程的清晰度。多項評測指出，Claude 模型在解釋數學概念方面表現最佳。此外，Anthropic 推出的 Learning Mode（學習模式）專門設計用於引導學生的推理過程，而非直接給出答案。

這使得 Claude Sonnet 4.6 特別適合：

• 數學教育和輔導場景
• 需要理解解題步驟的學習者
• 希望驗證解題思路的研究人員

💡 學習建議：如果你的核心需求是「理解數學解題過程」而非僅獲取答案，Claude Sonnet 4.6 是最佳選擇。可通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度來體驗其解題過程的詳細程度。

GPT-5.4 數學解題能力詳解

GPT-5.4 是 OpenAI 於 2026 年 3 月 6 日發佈的最新旗艦模型。它是首個在同一默認模型中整合前沿專業能力、編程能力（來自 GPT-5.3-Codex）、原生計算機操作和 1.05M 上下文窗口的 OpenAI 推理模型。

GPT-5.4 數學基準測試成績

GPT-5.4 在 AIME 2025 上取得了滿分 100% 的驚人成績，這意味着它能完美解決美國數學邀請賽中的所有高難度競賽題目。對於需要解決競賽級數學問題的用戶來說，這一表現極具說服力。

值得注意的是，GPT-5.4 在 MATH 基準上的得分爲 88.6%，相比 Gemini 3.1 Pro 的 95.1% 有一定差距。這說明 GPT-5.4 雖然在競賽級難題上表現完美，但在覆蓋廣泛數學領域的綜合測試中並非最強。

GPT-5.4 推理配置選項

GPT-5.4 提供多種推理配置來適配不同的數學問題：

• GPT-5.4 標準版：適合日常數學計算和中等難度問題
• GPT-5.4 Thinking：啓用高級推理，適合複雜多步推理和證明
• GPT-5.4 Pro：最高性能配置，ARC-AGI-2 可達 83.3%，適合最高難度場景

不過需要注意，GPT-5.4 Pro 的價格爲 $30.00/1M 輸入 + $180.00/1M 輸出，成本遠高於標準版。對於大多數數學解題場景，標準版已經足夠。

GPT-5.4 數學解題實際體驗

GPT-5.4 在競賽級數學題上的表現尤其驚豔：

• 競賽數學：AMC/AIME 級別的數論、組合、幾何綜合題幾乎完美作答，滿分 100% 的 AIME 成績實至名歸
• 證明題：能夠構建完整的數學證明鏈條，邏輯嚴密，步驟之間的銜接自然
• 應用數學：GSM8K 99% 的成績說明它在實際應用題（如工程計算、經濟建模）上也非常可靠
• 多步推理：得益於 1.05M 的超長上下文窗口，能夠在保持完整推理鏈的同時處理極其複雜的多步數學問題

GPT-5.4 的一個獨特優勢是其前代 GPT-5.2 在 FrontierMath（專家級前沿數學）上創下了 40.3% 的新紀錄。這意味着 GPT 系列在真正前沿的、未解決的數學問題上也具備一定的探索能力，這是其他模型目前難以企及的。

數學解題 AI 模型 基準測試解讀

在對比數學解題 AI 模型之前，有必要理解各項基準測試的含義和側重點，以便更準確地判斷模型能力：

關鍵理解：AIME 更側重競賽級數學技巧和創造性思維，MATH 更側重廣泛領域的綜合覆蓋能力。一個模型在 AIME 上滿分但 MATH 上不是最高分（如 GPT-5.4），說明它在競賽級巧題上極強，但在某些基礎領域的覆蓋面可能略遜於 MATH 得分更高的模型。

這也是爲什麼我們推薦 Gemini 3.1 Pro Preview 作爲綜合首選——MATH 95.1% 意味着它在各個數學子領域都有更均衡的表現。

需要注意的是，AIME 2025 基準目前已趨於飽和——多款頂級模型（結合代碼執行）都能達到 95% 以上甚至滿分。因此，更能區分模型真實數學能力的是 MathArena Apex 和 FrontierMath 這類更高難度的基準。在 MathArena Apex 上，Gemini 3.1 Pro 較前代實現了超過 20 倍的提升，顯示出極強的內在數學推理基礎。

另一個值得關注的維度是 ARC-AGI-2（抽象推理能力）。這項測試評估模型識別全新邏輯模式的能力——這些模式是模型在訓練中從未見過的。Gemini 3.1 Pro Preview 以 77.1% 領先，說明它不僅能解決見過的題型，還具備更強的泛化推理能力，面對全新類型的數學問題時表現更好。

數學解題 AI 模型 API 調用實戰

以下是使用 API 調用數學解題 AI 模型的極簡代碼示例，10 行代碼即可運行：

import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # API易 統一接口
）

response = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.1-pro-preview"，  # 可切換爲 claude-sonnet-4.6 或 gpt-5.4
    messages=[{"role": "user"， "content": "求解: 已知等差數列{an}的首項a1=2，公差d=3，求前20項的和S20"}]
）
print（response.choices[0].message.content）

import openai
from typing import Optional

def solve_math（
    problem: str，
    model: str = "gemini-3.1-pro-preview"，
    system_prompt: Optional[str] = None
） -> str:
    """
    調用 AI 模型解數學題

    Args:
        problem: 數學題目描述
        model: 模型名稱，支持 gemini-3.1-pro-preview / claude-sonnet-4.6 / gpt-5.4
        system_prompt: 系統提示詞，可指定解題風格

    Returns:
        模型的解題響應
    """
    client = openai.OpenAI（
        api_key="YOUR_API_KEY"，
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # API易 統一接口
    ）

    messages = []
    if system_prompt:
        messages.append（{"role": "system"， "content": system_prompt}）
    else:
        messages.append（{
            "role": "system"，
            "content": "你是一個數學解題專家，請用清晰的步驟解答數學問題，每步都要說明推理依據。"
        }）
    messages.append（{"role": "user"， "content": problem}）

    try:
        response = client.chat.completions.create（
            model=model，
            messages=messages，
            max_tokens=2000
        ）
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str（e）}"

# 使用示例：同一道題用三個模型解答對比
problem = "在三角形ABC中，已知a=5， b=7， C=60°，求三角形面積和第三邊c的長度"

models = ["gemini-3.1-pro-preview"， "claude-sonnet-4.6"， "gpt-5.4"]
for m in models:
    print（f"\n{'='*50}"）
    print（f"模型: {m}"）
    print（f"{'='*50}"）
    result = solve_math（problem， model=m）
    print（result）

建議：通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度，一個 API Key 即可調用上述三款數學解題模型，快速對比它們在你實際題目上的表現差異。

數學解題 AI 模型 價格與性價比對比

選擇數學解題 AI 模型時，價格是一個不可忽視的因素。以下是三款模型的詳細價格對比：

<！– 標題 –> 數學解題 AI 模型 — 多維度性能對比 柱狀圖越高表示該維度表現越好（價格維度取反：越高越便宜）

<！– Y軸 –> 100% 75% 50% 25%

<！– X軸 –>

<！– 組1: MATH 基準 –> MATH 基準 <！– Gemini 95.1% = 300px height –> 95.1 <！– Claude 89% = 280px –> 89 <！– GPT 88.6% = 279px –> 88.6

<！– 組2: AIME 2025 –> AIME 2025 <！– Gemini 92% = 290px –> 92 <！– Claude N/A = 0 –> N/A <！– GPT 100% = 315px –> 100

<！– 組3: GPQA Diamond –> GPQA 科學 <！– Gemini 94.3% = 297px –> 94.3 <！– Claude 74.1% = 233px –> 74.1 <！– GPT 84.2% = 265px –> 84.2

<！– 組4: ARC-AGI-2 –> ARC-AGI-2 <！– Gemini 77.1% = 243px –> 77.1 <！– Claude 58.3% = 184px –> 58.3 <！– GPT 73.3% = 231px –> 73.3

<！– 組5: 性價比（價格取反） –> 性價比 <！– Gemini $2.00 最便宜 = 300px –> $2.0 <！– Claude $3.00 = 210px –> $3.0 <！– GPT $2.50 = 250px –> $2.5

<！– 圖例 –> Gemini 3.1 Pro Claude Sonnet 4.6 GPT-5.4

從性價比角度分析：

• Gemini 3.1 Pro Preview 性價比最高：輸入價格僅 $2.00/1M tokens，且 MATH 基準成績 95.1% 領先。據 Artificial Analysis 分析，其運營成本約爲 Claude Opus 4.6 的 1/7.5，卻在數學和編程基準上持平甚至超越
• Claude Sonnet 4.6 價格適中：$3.00/$15.00 的定價與前代 Sonnet 4.5 持平，但數學能力提升了 27 個百分點，性價比大幅改善
• GPT-5.4 標準版價格合理：$2.50/$15.00 的定價在合理範圍內，但如果使用 GPT-5.4 Pro（$30/$180），成本將大幅上升

💰 成本建議：對於日常數學解題需求，推薦使用 Gemini 3.1 Pro Preview 獲得最優性價比。如需進一步優化成本，可考慮使用 API 聚合平臺獲取更靈活的充值方案。

數學解題成本實際估算

爲了幫你更直觀地理解成本差異，以下是一個典型數學解題場景的成本估算：

場景假設：每天解答 100 道中等難度數學題，每題平均消耗 500 輸入 tokens + 1500 輸出 tokens。

從成本估算可以清晰看到：

• Gemini 3.1 Pro Preview 的月成本約 $57，是三款主力模型中最經濟的
• Claude Sonnet 4.6 和 GPT-5.4 標準版的成本相近，約 $71-72/月
• GPT-5.4 Pro 的成本高達 $855/月，僅適合預算充裕且需要極致準確率的場景
• DeepSeek R2 以 $10.80/月 的超低成本提供了極具競爭力的方案

數學解題 AI 模型 綜合智能指數對比

除了單項基準測試，綜合智能指數能更全面地反映模型的數學推理潛力。Artificial Analysis Intelligence Index 是目前最權威的綜合評估體系之一，它基於推理、知識、數學和編程四個維度計算模型的綜合得分。

從綜合智能指數來看，GPT-5.4（xhigh）和 Gemini 3.1 Pro Preview 以 57 分並列第一，但兩者的側重點不同：

• GPT-5.4：在 AIME 這類競賽題上表現完美（100%），但 MATH 綜合基準（88.6%）略低
• Gemini 3.1 Pro：在 MATH 綜合基準（95.1%）和科學推理 GPQA Diamond（94.3%）上更均衡

這意味着如果你的數學需求偏向競賽和極端難題，GPT-5.4 更勝一籌；如果需要覆蓋廣泛數學領域的穩定表現，Gemini 3.1 Pro Preview 是更安全的選擇。

數學解題 AI 模型 場景推薦

不同的數學應用場景對模型有不同的需求。以下是基於實際使用場景的推薦方案：

選擇 Gemini 3.1 Pro Preview 的數學場景

• 綜合數學輔導平臺：覆蓋代數、幾何、微積分等全領域，MATH 95.1% 的綜合能力最強
• 大批量數學題處理：價格最低，三層思考系統可自動適配題目難度，降低處理成本
• 科學計算結合場景：GPQA Diamond 94.3% 的科學推理能力，適合物理、化學與數學交叉的題目
• 可視化數學問題：在處理包含圖表、幾何圖形的數學題上，Gemini 的多模態能力具有優勢

選擇 Claude Sonnet 4.6 的數學場景

• 數學教育和輔導：解題過程最清晰，Learning Mode 專門引導學生推理，不直接給答案而是引導思考
• 解題步驟學習：需要理解「爲什麼這樣做」的場景，Claude 的解釋能力被公認最佳。70% 的用戶偏好 Sonnet 4.6 而非前代 4.5，說明其用戶體驗有了質的飛躍
• 數學研究輔助：適合需要詳細推導過程的研究人員驗證思路，自適應思考深度可以自動匹配問題複雜度
• 辦公和金融計算：金融分析 63.3% 同級最佳，辦公生產力 GDPval-AA 得分 1633 Elo 甚至超越了更昂貴的 Opus 4.6
• 編程+數學結合：編程能力 79.6% 接近 Opus 4.6，適合需要編寫數學計算程序的開發者

選擇 GPT-5.4 的數學場景

• 高難度數學競賽：AIME 滿分 100%，競賽級數學題的首選模型
• 長文檔數學推理：1.05M 上下文窗口，適合處理需要大量數學背景信息的複雜問題
• 專業數學研究：前代 GPT-5.2 在 FrontierMath 上創下 40.3% 的新紀錄，專家級前沿數學能力強
• 投行和量化金融：投行建模任務 87.3% 的高分，適合高端金融數學場景

混合使用策略：數學解題模型最佳組合

在實際生產環境中，很多團隊採用混合使用策略來獲得最佳效果：

策略一：難度分級路由

• 基礎題（算術、簡單方程）→ Gemini 3.1 Pro Low 模式，成本最低
• 中等題（多步推理、應用題）→ Claude Sonnet 4.6 自適應模式，解題過程清晰
• 高難度題（競賽、證明）→ GPT-5.4 Thinking 模式，準確率最高

策略二：交叉驗證

• 先用 Gemini 3.1 Pro 快速解題（成本低、速度快）
• 關鍵結果用 GPT-5.4 二次驗證（準確率高）
• 需要解釋給用戶時用 Claude Sonnet 4.6 重新表述（表達清晰）

🚀 實施建議：上述混合使用策略可通過 API易 apiyi.com 平臺輕鬆實現，一個 API Key 即可調用所有模型，只需在代碼中切換 model 參數。

數學解題 AI 模型 決策建議

綜合上述分析，以下是針對不同用戶羣體的決策建議：

💡 選擇建議：選擇哪款數學解題 AI 模型主要取決於你的具體應用場景。如果你不確定哪款最適合，我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺用同一道數學題測試三款模型，根據解題質量和響應速度做出最終選擇。平臺支持統一接口調用，便於快速對比和切換。

其他值得關注的數學解題模型

除了上述三款主力模型，還有幾款在特定場景下值得關注的數學解題 AI 模型：

其中特別值得關注的是 DeepSeek R2，它在 AIME 上擊敗了 Gemini 3.1 Pro Preview，而價格僅爲後者的 1/4 左右。如果你的數學解題場景對預算極其敏感，DeepSeek R2 是一個極具競爭力的選擇。

而 MiMo-V2-Flash 在 AIME 2025 上達到了 94.1% 的高分，推理成本卻僅爲 Claude 的 2.5%，非常適合需要大規模批量處理數學題的教育科技平臺。

數學解題 AI 模型提示詞優化技巧

無論選擇哪款模型，好的提示詞都能顯著提升數學解題質量。以下是經過驗證的數學解題提示詞技巧：

1. 明確題目類型：在提示詞中標註「這是一道組合數學題」或「這是解析幾何題」，幫助模型調用正確的解題策略
2. 要求分步解答：添加「請逐步推導，每步標註使用的定理或公式」，提升解題過程的可讀性
3. 指定輸出格式：如「請用 LaTeX 格式輸出數學公式」或「最終答案用方框標註」
4. 提供背景約束：如「假設 x 爲正整數」或「在實數範圍內求解」，避免模型產生不必要的分類討論
5. 多模型交叉驗證：對關鍵結果，用不同模型驗證答案一致性，提升置信度

常見問題

總結

數學解題 AI 模型的核心選擇要點：

1. 綜合能力首選 Gemini 3.1 Pro Preview：MATH 95.1% 綜合領先，$2.00/1M tokens 價格最優，三層思考系統靈活適配不同難度
2. 學習理解首選 Claude Sonnet 4.6：數學能力躍升 27 個百分點至 89%，解題步驟清晰，自適應思考深度平衡成本與質量
3. 競賽難題首選 GPT-5.4：AIME 2025 滿分 100%，1.05M 超長上下文，高難度推理能力無出其右

沒有一款模型在所有數學場景中都是最優解。2026 年數學解題 AI 模型的競爭格局可以這樣總結：

• 綜合覆蓋：Gemini 3.1 Pro Preview 以 MATH 95.1% 和最低價格佔據綜合首選位置
• 學習教育：Claude Sonnet 4.6 憑藉 27 個百分點的數學躍升和無與倫比的解題解釋能力，成爲教育場景的最佳選擇
• 極限競賽：GPT-5.4 以 AIME 滿分的絕對實力，在高難度數學競賽領域無人能及
• 預算優先：DeepSeek R2 以不到 Gemini 1/4 的價格提供可比的數學推理能力

最明智的策略是根據你的實際需求選擇合適的模型，甚至在不同難度的題目上混合使用多款模型，充分利用每款模型的獨特優勢。

推薦通過 API易 apiyi.com 快速測試和對比這些模型，平臺提供免費額度和統一 API 接口，一次接入即可靈活調用所有主流數學推理模型，輕鬆實現多模型混合使用策略。

📚 參考資料

1. Google DeepMind Gemini 3.1 Pro 模型卡：官方基準數據和技術細節

   • 鏈接: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro/
   • 說明: 包含完整的基準測試成績和架構說明

2. Anthropic Claude Sonnet 4.6 發佈說明：數學推理能力提升詳情

   • 鏈接: docs.anthropic.com
   • 說明: 包含 Sonnet 4.6 與前代對比數據和自適應思考機制說明

3. OpenAI GPT-5.4 發佈公告：最新模型功能和基準數據

   • 鏈接: openai.com/index/introducing-gpt-5-4/
   • 說明: 包含 GPT-5.4 完整基準測試成績和推理配置說明

4. Artificial Analysis 模型評測：獨立第三方基準對比平臺

   • 鏈接: artificialanalysis.ai/evaluations/aime-2025
   • 說明: 提供 AIME 2025 等基準測試的獨立排行榜和分析

5. AIME 2025 基準排行榜：數學推理能力權威對比

   • 鏈接: vals.ai/benchmarks/aime
   • 說明: 持續更新的 AI 數學推理基準排行數據

作者：APIYI 技術團隊
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