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

该论文(lùnwén)认为，现有的推理模型看似会“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”。

论文发布后引发(yǐnfā)AI圈热议(quānrèyì)，被(bèi)部分观点解读为“苹果否定所有(yǒu)大模型的推理能力”。也有研究人员提出反驳，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(gēnběn)不是因为推理能力不佳而失败，而是因为输出token限制。

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

苹果“炮轰”AI推理模型：所谓的思考只是一种(yīzhǒng)“幻象”

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

然而，该论文认为，现有的推理模型(tuīlǐmóxíng)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”。

苹果团队认为，在实验设计上，现有评估主要集中在既定的数学和编码基准上，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(wūrǎn)，即模型在训练时可能见过(jiànguò)类似题目。此外，这些评估大都(dàdū)缺乏对(duì)“思考过程质量”的分析。

为此，苹果团队设计了(le)四类(sìlèi)谜题环境，包括汉诺塔、跳棋交换、过河问题和积木世界，通过精确控制谜题难度，来测试推理模型的(de)推理能力。

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

推理模型并未解决(jiějué)模型能力瓶颈

实验结果显示，面对低复杂度任务，非推理模型比与之(zhī)对应的推理模型更准确高效。当(dāng)问题复杂度适度(shìdù)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(bìng)没有实际性地解决模型的能力瓶颈。

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

面对(miànduì)难题，直接“躺平”

同时，研究(yánjiū)还发现，随着(suízhe)问题复杂度的增加，推理模型(tuīlǐmóxíng)在初期会投入更多的思考token。然而，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(sìhū)存在一个(yígè)内在(nèizài)的“缩放限制”。当它预感到问题过于困难无法解决时，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“抄作业”都不会(búhuì)

此外，研究人员不仅关注最终答案，还分析了(le)推理痕迹——即给出(gěichū)答案之前(zhīqián)生成的逐步(zhúbù)“思考”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的解决方案，但随后继续进行不必要的思考。

在中等复杂度(fùzádù)的问题(wèntí)中，模型往往在推理过程中走错路径，最终在“思考”的后期才找到正确的答案。但在高(gāo)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(zài)汉诺塔任务中，研究人员直接在提示词中提供了完整的解题算法(suànfǎ)，要求模型仅仅(jǐnjǐn)是“执行”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。

苹果论文引争议：测试设计存在(cúnzài)缺陷？

苹果此次发布的(de)论文在AI圈引发了不小的争议。

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

也就是说，不是模型不会解答，而是无法输出如此(rúcǐ)多的内容。

GitHub软件工程师(gōngchéngshī)Sean Goedecke称，存在复杂性阈值并不意味着推理模型(tuīlǐmóxíng)“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(gēnjù)我自己测试的结果，模型很早就决定数百个(shùbǎigè)算法步骤太多了，根本无法尝试(chángshì)，因此它们干脆不开始。”

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

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

AI博主henry表示，“苹果作为世界上最(zuì)富有的公司，拥有无与伦比(wúyǔlúnbǐ)的优势，全力押注人工智能，许下无数承诺，但被所有人瞬间超越。赛程已进行(jìnxíng)两年，却(què)一无所获，于是写了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(láiyuán)：苹果官网截图

部分观点认为，苹果发布质疑推理模型(tuīlǐmóxíng)能力的论文是“吃(chī)不到葡萄说葡萄酸”。

北京时间6月10日凌晨(língchén)1点，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AI方面(fāngmiàn)的进展(jìnzhǎn)可能有限，备受期待的Siri升级也将继续缺席。

据外媒报道，此次WWDC上苹果在(zài)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(fāwén)透露，苹果今年WWDC中关于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(duì)语音助手Siri进行“彻底重构”，新Siri应该更聪明、更懂用户、能够(nénggòu)理解(lǐjiě)并执行复杂任务。然而，一年过去，Siri的升级却迟迟未见实质性(shízhìxìng)进展。

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

另一方面，苹果在AI领域的探索(tànsuǒ)，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时代给其(qí)带来了一些新的负担。一位熟悉(shúxī)苹果AI和软件开发(kāifā)工作的人表示：“在苹果公司(píngguǒgōngsī)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。”