突破极限！R2模型如何比肩o3 mini？这3大关键点决定成败！

我最期待的就是，能够和OpenAI发布的o3 mini模型掰掰手腕，我感觉这就很炸裂了。毕竟o3 mini代表的是目前OpenAI能够提供给用户使用的最强大模型。

在具体效果中，o3-mini 在数学、编程和科学方面的表现和o1 相当，但它比o1推理模型提供更快的响应速度。专家测试评估表明，相较于 OpenAI o1-mini，o3-mini 能够生成更准确、表达更清晰的答案，并展现出更强的推理能力。测试人员在 56% 的情况下更偏好 o3-mini 的回答，并观察到在复杂的现实世界问题上，其重大错误率减少了 39%。在中等推理强度下，o3-mini 在 AIME 和 GPQA 等最具挑战性的推理与智能评测中表现可与 o1 相媲美。

在代码能力上也取得了比o1模型要好的成绩。在 Codeforces 竞赛编程中，OpenAI o3-mini 随着推理强度的增加，Elo 评分逐步提高，且在所有推理强度下均优于 o1-mini。在中等推理强度下，其表现可与 o1 相匹配。

如果在代码和数学能力上，都能够达到o3 mini所获得的分数，绝对又是一次震惊AI圈的事情。

另一个期待的地方在于R2模型是否能够进一步把成本降低下来。比如是否可以用上刚刚提出来的FlashMLA算法，然后把整体模型的训练和推理成本降低的同时，进一步提升模型性能呢？这是我比较想看出来的地方：