数学推理类评测基准

MATH竞赛数学与多步推理

数学推理是最早被「刷满」的一类基准:GSM8K(8,500 道小学应用题)与 MATH(12,500 道竞赛题)都在 2021 年发布,题库公开、答案唯一,前沿模型的成绩已经贴在 99% 附近,两个分数之间的差别基本等于噪声。现在真正还能分档的是当年新出的竞赛题——AIME 2025 的30 道题在发布时不在训练集里,也正因为只有 30 道,一道题的失误就是 3.3 分,单次成绩不能当结论。

本分类收录 3 个基准 活跃 0 · 数据日期 2026-10-19

本分类收录 3 个基准:活跃 0、已饱和 2、已停用 1;高污染风险 2 个,另有 2 个(67%)能追溯到明确的 SOTA 持有模型。 全站共 36 个基准、6 个分类, 回评测基准百科看全部,或从下方「其它分类」切到相邻的一类。

本分类基准 3 数学推理 · 数据更新 2026-10-19
仍在活跃 0 题目或榜单仍在更新,有区分度
已饱和 2 前沿模型接近上限,只作能力下限
高污染风险 2 题库公开多年,分数偏乐观
有明确 SOTA 2 占比 67%,其余只有大致说法

这一类该怎么看

数学推理
看分数前先核对这三件事
  1. 看到 99% 上下的 MATH / GSM8K 分数,默认它已经饱和(两者都是高污染风险),只能用来确认「基础推理没坏」,不要用来比较模型强弱。
  2. AIME 这类「当年新题」才是有效信号:题目当年发布、答案均为整数、按最终答案精确匹配。看成绩时先问清是一次作答(pass@1)还是多次采样取最好,后者会明显抬高分数。
  3. 数学分高不等于工程能力强:这里每道题都有唯一答案、不需要读代码或操作环境,与代码工程、Agent 类基准测的是两种东西,不要互相替代。

先看这几条

3 个
活跃优先、污染风险低的排前面,点进去看卡片里的完整评分说明

SOTA 持有者

2 个模型
按本分类里持有 SOTA 的基准数排,没有可追溯模型的条目不参与统计
  • GPT-5.2 high and xhigh, tied 1 个基准 AIME 2025
  • MiMo-V2.5-Pro Base 1 个基准 GSM8K

数学推理基准清单

显示 3 / 3 个
每张卡=一个基准:考什么、多少题、前沿到哪、风险多高

GSM8K

2021 发布 · 维护方 OpenAI

已饱和

小学数学应用题(8,500 题),需要多步算术并写出思维链,现在主要用于确认基础推理是否还正常。

题目规模
8,500 道题
分数区间
0–100% 正确率
污染风险 高 当前前沿 99.6

SOTA:MiMo-V2.5-Pro Base · 2026-04

原榜分数原文:99.6 (8-shot)

前沿模型已接近上限,区分度明显下降 论文 代码 分数来源

MATH

2021 发布 · 维护方 Hendrycks et al.

已饱和

AMC / AIME / Putnam 级别的竞赛数学题,多步代数、几何与组合,按最终答案精确匹配判分。

题目规模
12,500 道题
分数区间
0–100% 正确率
污染风险 高 当前前沿 ~99.4%

SOTA:—

原榜分数原文:~99.4% on MATH-500; full Hendrycks set abandoned

选型提示:已饱和,当前数学信号看 AIME 2025 一类新题集。

前沿模型已接近上限,区分度明显下降 论文 代码

AIME 2025

2025 发布 · 维护方 MAA

已停用

2025 年 AIME 竞赛的 30 道题,答案均为整数;题目当年发布、不在训练集里,是推理档模型的标准测试。

题目规模
30 道题
分数区间
0–30 分(答对题数)
污染风险 低 当前前沿 100.00%

SOTA:GPT-5.2 (high and xhigh, tied) · 2026-08

原榜分数原文:100.00%

已被新版本取代或不再维护 榜单 分数来源

数学推理基准常见问题

只讲这一类自己的问题,通用问题见评测基准百科首页
MATH 99% 和 GSM8K 99% 还有参考价值吗?

只剩「下限」价值:它们能说明模型具备多步算术与写出推理过程的基本能力,但无法区分前沿模型。本页把两者都标成已饱和 + 高污染风险;要比较模型,请改用当年新出的竞赛题集。

AIME 2025 为什么已经标成「已停用」?

AIME 每年换题,2025 年赛季结束后这批题就成了历史题集,后续模型会用 2026 年新题评测。标成已停用不等于数据无效——它是「发布当年不可污染」的证据,只是不再代表当前水平。

只有 30 道题,凭什么判断模型水平?

单次 30 题的成绩方差很大:错一题就是 3.3 分,两次运行差 6.7 分很常见。所以要么看多次运行的中位数,要么把多个年份的 AIME 题目合并看趋势;只看一次成绩就排名,等于把噪声当信号。

为什么同一个模型各家公布的 AIME 分数不一样?

常见三个原因:采样次数(单次 / 多次取最好)、是否允许使用工具或代码解释器、是否给了更长的思考预算。这三项都会显著抬高分数,且各家默认值不同,所以本页保留原榜的分数原文,方便对脚注。

数学好的模型写代码一定好吗?

不一定。数学题是「给定条件、唯一答案」,代码工程要读仓库、改多文件、跑测试,还会被脚手架与重试策略影响。选型时两类基准都要看,别用数学分替代代码分。

其它分类

5 个
按分类切过去看另一类基准怎么读,不是筛选条件

读榜前先看这几条

本分类范围3 个基准全站共 36 个基准 / 6 个分类,按分类归入本页
这一类看什么数学推理导语、判据要点与问答都按这一类的实际考法写,题量与分数保留原值
分数怎么看来源混合官方榜、独立评测机构与厂商自报混用,卡片里逐条标注;跨来源横向比较要谨慎
状态怎么读活跃 / 已饱和 / 已停用已饱和说明前沿模型接近上限,已停用说明这个版本不再维护
没有的数据显示「—」没有 SOTA 模型或没有榜单链接时如实留空,不用估计值填充
适合谁看挑基准前先看这一类同场景的基准放在一起比,才分得出哪个数字能当证据

数据来自公开渠道整理:各基准的论文、维护方榜单与第三方跑分结果,数据日期 2026-10-19。