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当地时间6月6日，苹果机器学习研究(yánjiū)中心发表论文《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》。论文作者包括谷歌大脑联合创始人Samy Bengio（图灵奖(túlíngjiǎng)得主Yoshua Bengio的弟弟(dìdì)）。

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(lǐjiě)的思维过程，所谓的推理思考只是一种(yīzhǒng)“幻象”。

论文发布后引发AI圈热议，被部分观点(guāndiǎn)解读为“苹果否定(fǒudìng)所有大模型的(de)推理(tuīlǐ)能力”。也有研究人员提出(tíchū)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)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》

苹果“炮轰”AI推理模型：所谓的(de)思考只是一种“幻象”

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

然而，该论文认为，现有的推理模型看似会(huì)“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(zhǔyào)集中在既定的数学和编码(biānmǎ)基准上，通过判断模型(móxíng)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(dàdū)缺乏对“思考过程质量”的分析。

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

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

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)比与之(zhī)对应的推理模型更准确高效。当问题复杂度适度增加，推理模型优势(yōushì)显现，性能超过非推理模型。

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

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

面对(miànduì)难题，直接“躺平”

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

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(yě)会选择“躺平”，减少思考的努力(nǔlì)。

过度思考，连“抄作业(zuòyè)”都不会

此外，研究(yánjiū)人员不仅(bùjǐn)关注(guānzhù)最终答案，还分析了推理痕迹——即给出答案之前生成的逐步“思考”过程。他们发现，在简单的问题中，模型往往在早期(zǎoqī)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(zài)中等复杂度的问题(wèntí)中，模型往往在推理过程中走错(cuò)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，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，要求(yāoqiú)模型仅仅是“执行”这个算法。但模型的表现(biǎoxiàn)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(shèjì)存在缺陷？

苹果此次发布的论文在AI圈引发了不小的争议(zhēngyì)。

AI研究者(yánjiūzhě)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(yīnwèi)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(érshì)无法输出如此多的内容。

GitHub软件工程师Sean Goedecke称，存在复杂性阈值并不意味着推理模型(tuīlǐmóxíng)“实际上(shíjìshàng)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。“根据我自己(zìjǐ)测试(cèshì)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(jǔ)了一个例子，“有多少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(yě)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和耐心去手动(shǒudòng)完成一千次算法的迭代。”

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

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

WWDC在即，苹果“酸了(le)”？

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(de)论文(lùnwén)是“吃不到葡萄说葡萄酸”。

北京时间6月10日(rì)凌晨1点，苹果年度(niándù)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(píngguǒ)在AI方面的更新不会带来太多惊喜。科技记者马克(mǎkè)·古尔曼发文透露，苹果今年WWDC中关于AI的内容预计会比较(bǐjiào)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(chèdǐ)重构”，新Siri应该更(gèng)聪明(cōngmíng)、更懂(dǒng)用户、能够理解并执行复杂任务。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(nèibù)领导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(de)探索，也受到了技术路线选择和隐私政策带来(dàilái)的双重(shuāngchóng)影响。苹果一直以来引以为傲的“隐私至上”原则，在AI时代给其带来了一些新的负担。一位熟悉苹果AI和软件开发工作(gōngzuò)的人表示(biǎoshì)：“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(tuījìn)工作。”