AMO-Bench 把推理拉回“真考场”：电商AI该如何用好它

年底大促刚结束，很多电商团队会做一件事：复盘“模型到底帮了多少忙”。推荐点击率高了、客服响应快了、库存周转更稳了——这些数字都漂亮。但我更在意另一件更“底层”的问题：模型在关键决策上，是否真的会推理，而不是靠记忆和套路。

美团 LongCat 团队在 2025-11-27 发布的 AMO-Bench，就是把大模型推理能力拉回“真考场”的一次尝试。它不再用被刷到饱和的题库（比如 AIME24/25 上很多模型正确率已超过 90%），而是用 50 道竞赛专家原创、难度对标甚至超过 IMO 的题目，让模型“现做题”。结果很直接：当前头部模型最高正确率也只有 52.4%，多数低于 40%。

这件事跟“人工智能在电子商务与新零售”有什么关系？关系非常大。电商里最值钱的环节——需求预测、动态定价、补货与调拨、履约路径优化——本质上都在考验一种能力：在不完整信息下做多步推理、算清约束、给出可执行决策。AMO-Bench 的意义不止是“数学更难了”，而是给企业一个更靠谱的参照：你的AI到底能不能承担更复杂的商业推理任务。

数学评测“饱和”为什么会拖累电商AI落地

结论先说：评测一旦失真，企业会在错误的能力假设上做产品设计，最后用成本去交学费。

当 AIME 这类公开竞赛题库被反复使用，顶尖模型分数越来越接近，甚至可能出现“数据穿越”（训练时见过题或相似题）。这会导致两个误判：

1. 误判模型的可靠性：你以为它能稳定推理，其实它只是对某些题型形成了模板化应答。
2. 误判模型的上限：榜单上看不出差距，团队会以为“差不多了”，从而过早把复杂业务交给并不胜任的系统。

落到电商场景，这种误判非常常见。

• 需求预测如果只是“拟合历史”，遇到新品、突发事件、渠道结构变化，就会失灵。
• 动态定价如果不能推理“库存约束 + 竞品反应 + 促销节奏”，就会把利润换成了短期GMV。
• 履约优化如果只学到“常见路线”，遇到暴雨、封路、爆仓，就会出现系统性延迟。

AMO-Bench 的价值在于：它逼模型在更长的推理链上暴露短板。这正是企业最需要的“压力测试”。

AMO-Bench 做对了三件事：原创、高难度、可自动化

一句话概括：它像一套“企业级能力测评”，不是刷题榜单。

原创题库：把“背答案”的路堵死

AMO-Bench 的 50 道题由竞赛专家原创，并做了原创性审查（技术匹配 + 人工核验），目标很明确：降低模型通过训练数据记忆而得分的可能性。

对企业来说，这对应一个现实需求：你在评估供应商或自研模型时，最怕的不是“跑得慢”，而是“看起来很强、上线就翻车”。原创评测是避免这种错觉的第一步。

难度对标 IMO：让推理链真正变长

LongCat 团队指出，随着难度提升，模型输出 token 数显著增加。这一点很关键：推理不是一句话的灵光一闪，而是可延展的多步计算与校验。

AMO-Bench 题目覆盖代数、函数与数列、几何、数论、组合五大领域（比例大致为 22%、26%、10%、18%、24%）。这种“覆盖面 + 难度”组合，适合用来定位模型短板：

• 有些模型代数强，但组合弱；
• 有些模型能算数值，但一遇到描述性约束就跑偏；
• 有些模型能给结论，却难以保证步骤可复核。

对应到新零售，你也会遇到类似分层：

• 有的模型适合做营销文案生成（语言强），但不适合做库存分配（约束推理弱）；
• 有的模型能做客服问答（检索强），但做不了价格策略（多目标优化弱）。

自动化评分：99.2% 的打分准确率意味着“能规模化”

AMO-Bench 针对不同答案类型采用不同评分策略：

• 数值/集合/表达式（39 题）：用解析器和等价性校验自动打分；
• 描述性答案（11 题）：用评分模型多次采样 + 投票减少波动。

抽检 1000 组答案后，评分准确率达到 99.2%。这对企业的启发是：

“能自动化评测”本身就是一种生产力，它决定了你能否把模型迭代变成工程流水线，而不是专家手工艺。

在电商里，类似的逻辑同样成立：你需要可自动验收的指标体系，才能快速迭代推荐、预测和调度策略。

从 AMO-Bench 到电商：三条“可直接迁移”的方法论

结论先说：别把 AMO-Bench 当成学术榜单，把它当成“推理型AI的验收框架”。

1）把需求预测当成“数学推理题”：先约束，再预测

很多团队的预测系统会直接喂历史销量、广告曝光、节假日等特征，让模型输出一个数。但真正难的部分是约束：

• 供应链最小起订量、到货周期
• 门店陈列容量、仓储上限
• 大促节奏、价格变化带来的需求弹性

我更推荐的做法是：把预测问题拆成“可验证的中间变量”，让模型输出推理链（或结构化中间结果），例如：

1. 判断需求驱动因素（活动/天气/竞品/渠道）
2. 给出弹性区间（低/中/高三档）
3. 结合约束算出补货建议区间

AMO-Bench 的启示在于：当题目变难时，模型会输出更长的推理过程。企业要做的是把这段过程“工程化”：让中间结果可记录、可回放、可对账。

2）动态定价别只追“更像人”：要追“更可证明”

电商定价经常陷入一个误区：让模型生成一个看起来合理的价格理由。但业务真正需要的是：

• 对利润、转化、库存周转的影响可估算
• 对竞品反应有情景推演
• 对平台规则与活动门槛有约束校验

AMO-Bench 强调的“更长推理链”和“更高难度区分度”，对应到定价就是：你需要一个能做多步推演的模型，并且用压力测试把它的边界测出来。

可落地的验收方式是：把定价策略当成 Pass@k 问题。

• 同一商品同一场景，让模型生成 k 套策略（不同假设、不同约束权重）
• 用仿真或离线回放挑出“至少一套正确”的方案

LongCat 提到的 Pass@32 超 70% 的现象说明：模型可能不是“不会”，而是“第一次没走对路”。对企业来说，多方案生成 + 自动筛选，往往比逼模型一次给出唯一答案更稳。

3）把“自动化评分”迁移到智能仓储与物流：让系统自证正确

AMO-Bench 的评分体系给我一个很实用的联想：电商的调度系统也该有“可自动打分”的验收层。

例如仓配路径优化，你可以为每次调度输出建立类似的校验：

• 硬约束检查：超载、超时窗、不可达路线直接判错
• 等价性检查：不同路线但成本相同，判为等价正确
• 描述性策略评分：对“应急方案”“异常处理”用多评审投票（模型或规则）减少主观波动

这类机制一旦跑起来，你的履约算法迭代速度会明显提升，因为每次改动都有“自动回归测试”。

企业怎么用 AMO-Bench 思路做一次“推理能力体检”

如果你负责电商AI或新零售数字化，我建议按三步走，成本不高，但能迅速看清现实。

第一步：先选对任务，不要拿写文案去测推理

挑 3 类高价值、强约束、可回放的任务：

• SKU 级补货建议（带到货周期与仓容约束）
• 价格调整建议（带毛利、库存、活动门槛约束）
• 履约改派/合单策略（带时窗、成本、服务等级约束）

第二步：设计“原创题”，避免被历史数据污染

别直接拿线上历史工单当题库。要做“原创情景题”：

• 加入极端场景（爆单、断供、异常天气）
• 加入新规则（新活动门槛、新配送范围）
• 加入冲突约束（既要时效又要成本）

你要测的是推理，而不是复读。

第三步：做自动化评分，至少覆盖 80% 的场景

参考 AMO-Bench 的思路，把答案分类型：

• 数值类：成本、时效、补货量，用解析与容差校验
• 集合类：推荐门店列表、改派站点集合，用集合一致性校验
• 描述类：异常处理话术或策略，用多次评分投票

当评分可自动化，你才真正拥有“模型工程迭代能力”。

结尾：电商AI下一阶段，比“会说”更重要的是“会算、会证”

AMO-Bench 把一个现实摆在台面上：即便最强的推理模型，在 IMO 级原创题面前也只拿到 52.4%。这不是唱衰大模型，恰恰相反——它告诉我们进步空间在哪里，以及该用什么方式衡量进步。

在“人工智能在电子商务与新零售”这条主线里，我越来越坚定一个判断：未来两年，真正拉开差距的不是谁的模型更会聊天，而是谁能把推理做成一套可验收、可回归、可规模化的工程体系。评测基准不是锦上添花，它决定了你会把AI带到哪里。

如果你的团队正在规划 2026 年的智能决策系统，我想留一个更具体的问题：在你最关键的三个决策链路上，你能不能像 AMO-Bench 一样，设计一套“原创、足够难、可自动打分”的体检题？