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当地时间6月6日(rì)，苹果机器学习研究中心发表论文(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(yōushì)与局限》。论文作者包括(bāokuò)谷歌大脑联合创始人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、可理解的思维过程，所谓的推理思考只是一种“幻象(huànxiàng)”。

论文(lùnwén)发布(fābù)后引发AI圈热议，被部分观点解读为“苹果否定(fǒudìng)所有大模型的推理能力”。也有研究人员提出反驳，认为苹果的测试(cèshì)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，而是因为输出token限制(xiànzhì)。

图片(túpiàn)来源(láiyuán)：论文《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》

苹果(píngguǒ)“炮轰”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(děng)公司纷纷(fēnfēn)推出带有“链式思考”（Chain-of-Thought，CoT）能力的模型，并(bìng)声称它们更接近“类人思维”。

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

苹果(píngguǒ)团队认为，在实验设计上，现有评估主要集中在既定的(de)数学和编码基准上，通过判断模型最终答案是否正确来(lái)评估其能力，这种方式可能(kěnéng)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“思考过程质量”的分析。

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

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

推理模型并未解决模型能力(nénglì)瓶颈

实验结果显示，面对低复杂度任务，非推理模型(tuīlǐmóxíng)比(bǐ)与之对应的推理模型更准确高效。当问题(wèntí)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(dàn)当问题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(dì)解决模型的能力瓶颈。

图片来源：《思考的(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(júxiàn)》

面对难题，直接(zhíjiē)“躺平”

同时，研究还发现，随着问题(wèntí)复杂度的增加，推理模型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(línjièdiǎn)时，模型推理能力就会发生崩溃，思考不增(bùzēng)反降。

这表明，推理模型似乎存在一个内在(nèizài)的“缩放限制”。当它(tā)预感到问题过于困难无法解决(jiějué)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，还分析了推理痕迹——即给出答案之前生成的(de)逐步“思考(sīkǎo)”过程。他们发现(fāxiàn)，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(suíhòu)继续进行不必要的思考。

在(zài)中等复杂度的(de)(de)问题中，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(shì)，在汉诺塔任务中，研究人员直接在提示词中提供了完整的解题算法，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(yīrán)在相同的复杂度上崩溃。

苹果论文引争议：测试设计(shèjì)存在缺陷？

苹果此次(cǐcì)发布的论文在AI圈引发了不小的争议。

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

也就是说，不是模型不会解答，而是无法输出如此(rúcǐ)多的内容。

GitHub软件工程师(gōngchéngshī)Sean Goedecke称，存在复杂性阈值并(bìng)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(zài)推理。“根据我自己测试的结果，模型很早就决定数百个算法步骤(bùzhòu)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，“有多少人能坐下来正确地算出一千步汉诺塔(hànnuòtǎ)？有很多(hěnduō)人能做到，但也有很多做不到(búdào)。那么，那些算不出答案的(de)人就没有推理能力吗？当然有！他们只是没有足够的认真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(wǒ)是(shì)苹果CEO，看到我的团队发表一篇只专注于记录当前方法局限性(júxiànxìng)的论文，我会当场解雇所有参与者。

AI博主henry表示(biǎoshì)，“苹果(píngguǒ)作为世界上最富有的公司，拥有无与伦比的优势，全力押注人工智能，许下(xǔxià)无数承诺，但被所有人(suǒyǒurén)瞬间超越。赛程已进行两年，却一无所获，于是写了这篇论文说这一切都是不重要的。”

WWDC在即，苹果“酸了(le)”？

图片来源(láiyuán)：苹果官网截图

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

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

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

在去年WWDC上(shàng)发布苹果智能（Apple Intelligence）时，苹果曾高调(gāodiào)宣布对语音助手Siri进行“彻底(chèdǐ)重构”，新Siri应该更聪明、更懂用户、能够理解并执行复杂任务。然而，一年过去，Siri的升级(shēngjí)却迟迟未见实质性进展。

据多位前苹果员工透露，苹果AI领域(lǐngyù)的进展不顺，部分(bùfèn)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)探索，也受到了技术路线选择和隐私政策带来的双重影响。苹果一直(yìzhí)以来引以为傲的“隐私至上”原则，在AI时代(shídài)给其带来了一些新的负担。一位熟悉苹果AI和软件开发工作的人表示：“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(bùmén)反复沟通协调才能推进(tuījìn)工作。”