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当地时间6月(yuè)6日，苹果机器学习研究中心发表论文《思考的(de)幻象：通过问题复杂性的视角理解(lǐjiě)推理模型的优势与局限》。论文作者包括谷歌(gǔgē)大脑联合创始人Samy Bengio（图灵奖得主Yoshua Bengio的弟弟）。

该论文认为，现有的(de)推理模型看似会“思考”，但其实并没有稳定、可(kě)理解的思维过程，所谓的推理思考只是一种“幻象”。

论文发布后(hòu)引发AI圈热议，被部分观点解读为“苹果否定所有大模型的(de)(de)推理能力”。也有研究人员提出反驳(fǎnbó)，认为苹果的测试方法存在问题。AI研究者Lisan al Gaib在复现论文中的汉诺塔测试后发现，模型根本不是因为推理能力不佳而失败(shībài)，而是因为输出token限制。

图片来源：论文《思考的幻象：通过(tōngguò)问题复杂性的视角理解推理模型的优势与局限(júxiàn)》

苹果“炮轰(pàohōng)”AI推理模型：所谓的思考只是一种“幻象”

论文指出(zhǐchū)，OpenAI、Anthropic、谷歌和DeepSeek等公司纷纷推出带有(dàiyǒu)“链式(liànshì)思考”（Chain-of-Thought，CoT）能力的模型，并声称它们更接近“类人思维(sīwéi)”。

然而，该论文认为，现有的推理模型看似会“思考”，但其实并没有稳定、可理解的思维过程，所谓的推理思考只是(zhǐshì)一种“幻象(huànxiàng)”。

苹果团队(tuánduì)认为，在(zài)实验设计上，现有评估主要集中在既定的数学和(hé)编码基准上，通过判断模型最终答案是否正确来评估其能力，这种方式可能存在数据污染，即模型在训练时可能见过类似题目。此外，这些评估大都缺乏对(duì)“思考过程质量”的分析。

为此，苹果团队设计了四类谜题环境，包括汉诺塔、跳棋交换、过河问题和(hé)积木世界，通过精确(jīngquè)控制谜题难度，来测试推理(tuīlǐ)模型的推理能力。

图片来源：《思考的幻象：通过问题复杂性的视角(shìjiǎo)理解推理模型的优势与局限(júxiàn)》

推理模型并未解决(jiějué)模型能力瓶颈

实验结果显示，面对低复杂度(fùzádù)任务，非推理模型比与之对应的(de)推理模型更准确高效(gāoxiào)。当问题复杂度适度增加，推理模型优势显现，性能超过非推理模型。

但当问题(wèntí)难度超过一定临界点时，两类模型性能均严重下降，准确率为零。这表明，推理模型并没有实际性地解决(jiějué)模型的能力瓶颈。

图片来源：《思考的幻象：通过问题复杂性的视角理解(lǐjiě)推理模型(tuīlǐmóxíng)的优势与局限》

面对难题，直接“躺平(tǎngpíng)”

同时，研究(yánjiū)还发现，随着问题复杂度的增加(zēngjiā)，推理模型在初期会投入更多的思考token。然而(ránér)，当问题难度达到某个临界点时，模型推理能力就会发生崩溃，思考不增反降。

这表明，推理模型似乎存在一个内在的(de)“缩放限制”。当它(tā)预感到问题过于(guòyú)困难无法解决时，即便有充足的计算预算（token limit），它也会选择“躺平”，减少思考的努力。

过度思考，连(lián)“抄作业”都不会

此外，研究人员不仅关注最终(zuìzhōng)答案，还分析了推理(tuīlǐ)痕迹——即给出答案之前生成的逐步“思考(sīkǎo)”过程。他们发现，在简单的问题中，模型往往在早期就找到了正确(zhèngquè)的解决方案，但随后继续进行不必要的思考。

在中等复杂度的问题中，模型往往在推理过程(guòchéng)中走错路径，最终在“思考”的后期(hòuqī)才找到正确的答案。但(dàn)在高复杂度的问题中，准确度为零，推理变得混乱或不连贯。

更令人担忧的是，在汉诺塔(hànnuòtǎ)任务中(zhōng)，研究人员直接在提示词中提供了完整的解题算法，要求模型仅仅是“执行(zhíxíng)”这个算法。但模型的表现没有任何改善，依然在相同的复杂度上崩溃。

苹果论文(lùnwén)引争议：测试设计存在缺陷？

苹果此次发布的论文在AI圈(quān)引发了不小的争议。

AI研究者Lisan al Gaib在复现论文中的汉诺塔(hànnuòtǎ)测试后发现，模型根本不是因为推理(tuīlǐ)能力不佳而失败，而是(érshì)因为输出token限制。

也就是说，不是模型不会解答，而是无法输出如此多(duō)的内容。

GitHub软件工程师Sean Goedecke称(chēng)，存在复杂性(fùzáxìng)阈值并不意味着推理模型“实际上并不推理”。

Sean表示，即使没有推理到第十一步，但前十步仍是在推理。“根据我(wǒ)自己(zìjǐ)测试的结果，模型很早就决定(juédìng)数百个算法步骤太多了，根本无法尝试，因此它们干脆不开始。”

Sean举了一个例子，“有(yǒu)多少(duōshǎo)人能坐下来正确地算出一千步汉诺塔？有很多人能做到，但也有很多做不到。那么，那些算不出答案的人就没有(méiyǒu)推理能力吗？当然有！他们只是没有足够的认真(rènzhēn)和耐心去手动完成一千次算法的迭代。”

著名AI越狱提示词专家Plenny the Liberator直言，如果我是苹果CEO，看到我的(de)团队发表一篇只(zhǐ)专注于记录当前方法局限性的论文，我会当场(dāngchǎng)解雇所有参与者。

AI博主henry表示，“苹果作为世界上最富有的公司，拥有无与伦比的优势，全力(quánlì)押注人工智能，许下无数承诺(chéngnuò)，但被所有人瞬间超越。赛程已进行两年，却(què)一无所获，于是写了(le)这篇论文说这一切都是不重要的。”

WWDC在即，苹果(píngguǒ)“酸了”？

图片来源：苹果官网截图(jiétú)

部分观点认为，苹果发布质疑推理模型能力的论文是“吃不到(búdào)葡萄说(shuō)葡萄酸”。

北京时间6月10日凌晨1点(diǎn)，苹果年度开发者大会（WWDC 2025）即将拉开帷幕。然而，外界普遍认为，这次活动在(zài)AI方面的进展可能有限，备受期待的Siri升级(shēngjí)也将继续缺席。

据外媒报道，此次WWDC上苹果(píngguǒ)在AI方面的(de)更新不会带来太多惊喜。科技记者马克·古尔曼发文透露，苹果今年WWDC中关于(guānyú)AI的内容预计会比较少，甚至可能“令人失望”。

在去年WWDC上发布苹果智能（Apple Intelligence）时，苹果曾高调宣布对语音助手Siri进行“彻底重构”，新Siri应该更聪明、更懂用户(yònghù)、能够理解并执行复杂任务。然而(ránér)，一年过去，Siri的(de)升级却迟迟(chíchí)未见实质性进展。

据多位前苹果员工透露，苹果AI领域(lǐngyù)的进展(jìnzhǎn)不顺，部分原因在于公司内部领导风格的差异和组织间的协作问题。

另一方面，苹果在(zài)AI领域的(de)(de)探索，也受到了技术路线选择和隐私政策带来(dàilái)的双重影响。苹果一直以来引以为傲的“隐私至上”原则，在AI时代给(gěi)其带来了一些新的负担。一位熟悉苹果AI和软件开发(kāifā)工作的人表示：“在苹果公司开发AI的过程中，做任何事情都可能遇到很多‘不’，你必须与负责隐私的部门反复沟通协调才能推进工作。”