AMO-Bench 让大模型“数学不过关”：电商与教育AI该如何用对评测

顶级大模型在 AIME 这种经典数学评测上已经能做到 90%+ 正确率，看起来“推理能力”很强。但换到 2025-11-27 美团 LongCat 团队发布的 AMO-Bench，最好的模型也只有 52.4%，大量模型低于 40%。这不是模型突然退步，而是评测终于把“会做题”和“真会推理”分开了。

我一直觉得，评测这件事在很多团队里被低估了：大家把榜单当 marketing，把分数当能力。可在电商与新零售里，模型要处理的是动态定价、库存周转、履约路径、促销组合、风控策略这类“算得清、推得对、还能解释”的任务；在教育与教育科技里，模型要做的是分步解题、过程诊断、个性化练习生成与智能测评。评测一旦失真，落地就会被“看起来很聪明”的模型拖进坑里。

AMO-Bench 的意义不止是发布一个更难的题库，它更像是在告诉行业：要想把推理能力用到真实业务，你得先用对标杆。

为什么“老牌数学评测”正在失去指挥棒作用

答案很直接：题库公开 + 分数饱和，让榜单越来越像背诵检测。

主流数学基准（如 AIME、HMMT 等）一方面存在“数据穿越”风险：题目公开后，训练数据不可避免会出现相似题或解法痕迹，模型可能凭记忆拿高分。另一方面是更现实的饱和：当顶尖模型正确率都挤在 90% 附近，评测的区分度就没了。

这会带来两个后果：

• 研发方向被误导：大家追逐榜单，但榜单不再对应能力增长。
• 业务选型被误导：电商/教育产品选模型时，以为“数学强=推理强”，上线后发现遇到长链路决策或复杂约束就不稳定。

更麻烦的是，很多团队会用“更像 IMO 的题”来补救，但 IMO 大量是证明题，依赖人工批改，成本高、主观性强，没法成为持续迭代的工程化指标。

AMO-Bench 做对了什么：高难度、强原创、可自动化

一句话：用“原创 IMO 级难题 + 工程化评分”把评测重新拉回可信轨道。

美团 LongCat 团队推出的 AMO-Bench 有三个关键设计，值得电商与教育团队照抄它的方法论。

1）50 道竞赛专家原创题，专门解决“数据穿越”

AMO-Bench 的题来自具备奥赛获奖或出题经验的专家原创，并且每题提供详细的 step-by-step 解题路径。这一点很关键：它不仅提高题目质量，还让后续做错误归因更可行（模型错在定理、错在变形、还是错在边界条件）。

2）三重盲审 + 原创性核验，把“题不对标”与“撞题”压下去

它的审查链路包含：

• 质量盲审：题干无歧义、逻辑闭环、知识点不偏题。
• 原创性审查：n-gram 匹配与检索比对 + 专家人工核验。
• 难度审查：用顶尖模型筛题，保证足够难；再由第三方专家确认对标 IMO。

这套流程给行业一个信号：评测集本身也需要“供应链管理”。

3）评分工程化：自动化为主，准确性可验证

AMO-Bench 把答案分为四类，并匹配评分方式：

• 数值/集合/变量表达式类（39题）：用 parser-based 自动评分 + 等价性验证工具。
• 描述性答案（11题）：用 LLM 评分 + 5 次采样多数投票。

更重要的是，它用人工抽检验证了评分方案的准确率达到 99.2%。在真实业务里，评测系统能不能自动化、能不能稳定复现，往往比“题有多难”更重要。

这些结果意味着什么：大模型推理还远没到“随便用”的程度

核心结论：能在 AMO-Bench 过线的模型很少，说明复杂推理仍然稀缺能力。

AMO-Bench 公开的整体格局很有冲击力：

• 最优模型正确率 52.4%，依然“不及格”。
• 多数模型低于 40%，差距明显。
• 开源模型追得很快，例如部分开源推理模型接近 48%。

这对电商与新零售的启示很直白：

你在业务里遇到的“约束条件多、链路长、要可解释”的问题，本质上更像 AMO-Bench，而不是 AIME。

Test-Time Scaling：推理要花“计算预算”，不是免费午餐

AMO-Bench 的分析显示，高分模型往往输出更多 token，很多在 35K+ 级别。并且同一模型的正确率与输出长度呈近似对数线性关系。

把它翻译成业务语言就是：

• 想让模型在复杂决策上更稳，需要更多思考预算（更长推理、更多采样、更多校验）。
• 你必须在“成本/时延/准确率”之间做工程权衡，而不是只看一个榜单分数。

Pass@k 暗示“潜力在”，但需要系统把潜力榨出来

一些模型在 Pass@32 能到 70%+，意味着多次尝试至少一次答对的概率很高。业务上这对应的是：

• 用 多候选生成 + 规则/模型复核 + 选择器，比“单次回答”可靠得多。
• 这也解释了为什么很多电商 AI 系统最终都会走向“多模型协作”或“推理链编排”。

从数学推理到电商决策：AMO-Bench 能怎么影响新零售落地

答案：它提供了一个更接近“真实业务复杂度”的能力标尺，能直接改进模型选型与系统设计。

把 AMO-Bench 的思想迁移到电商/新零售，我建议从三个层面做。

1）推荐与搜索：把“长链路推理”纳入评测，而不是只看 CTR

推荐系统的很多关键环节其实是约束优化：

• 用户长期价值 vs 短期转化
• 库存与毛利约束
• 频控、类目结构、冷启动、公平性

如果你的大模型要参与“推荐理由生成”“组合推荐策略”“导购对话”，你就要测它在多约束下的推理一致性：给定同一用户与不同库存/价格情景，模型是否会得出自洽且可解释的策略，而不是话术漂移。

可执行做法：

1. 设计一组“业务版 AMO 题”：每题明确约束、目标函数、输出格式。
2. 用自动化评分（规则校验 + 数学等价验证 + LLM 复核）给出可复现分数。
3. 每周回归，和线上指标（如退货率、客诉率、复购）做相关性分析。

2）动态定价与促销：评测必须覆盖“边界条件”和“反例”

动态定价常见翻车点是边界：满减叠加、券门槛、阶梯价、区域差异、跨店凑单。模型看似懂规则，遇到反例就错。

AMO-Bench 强调“解题路径”和“高难度原创”，对我们最大的启发是：

• 题目要覆盖你最怕的角落案例。
• 评分要能自动抓出“结论对但理由错”的情况（这在风控、合规、价格解释里非常致命）。

3）供应链与履约：用“推理预算”换稳定性，别奢望单次回答

仓配调度、路径规划、到货承诺，都属于长链推理。你要预设：

• 关键决策必须允许多次尝试（多候选）。
• 必须有校验器（约束检查/仿真验证/成本函数对比）。
• 必须可追溯（保留推理证据链，便于复盘）。

这套“推理系统工程”思路，本质上和 AMO-Bench 提醒我们的同一件事：推理能力不是一个分数，而是一套流程。

放回教育与教育科技：更难的评测，反而更适合“教得明白”

答案：教育场景真正需要的是“过程可诊断”，而 AMO-Bench 的构建方式天然支持这一点。

在“人工智能在教育与教育科技”系列里，我们经常谈个性化学习与智能测评。现实是：很多解题型模型能给出正确答案，但无法稳定给出正确过程，更无法定位学生错因。

AMO-Bench 的“解题说明书”机制提示我们：教育产品想做好测评与辅导，至少要做到三件事：

• 答案之外必须有标准过程：过程才能对应知识点与能力维度。
• 评测要覆盖高阶思维：否则学生刷题也能“饱和”。
• 评分要可自动化且可解释：大规模作业批改/自适应练习才有成本优势。

如果你在做智能题库、AI 助教或自适应学习系统，我建议把 AMO-Bench 的方法迁移为：

1. 用专家产出少量“高区分度母题”，每题附带标准推理链。
2. 在母题上生成变式题，但必须做原创性与难度回归（避免变式变成简单题）。
3. 用自动化评分 + 人工抽检维持长期可信。

你可以立刻照做的“评测三件套”：选型、上线、迭代

把评测当工程做，效果会比换模型更明显。

• 选型阶段：别只看公开榜单。建立一个“业务版 AMO-Bench”，重点测复杂约束、长链路、边界条件。
• 上线阶段：引入推理预算策略（例如多候选 + 选择器），并设定高风险场景的降级与人工兜底。
• 迭代阶段：每次模型升级必须跑回归集，关注稳定性指标（自洽率、约束违例率、解释一致性），而不只是准确率。

我更愿意相信一套严谨评测下的 45 分模型，也不愿意相信一个被题库喂出来的 90 分模型。

结尾：AMO-Bench 把“推理神话”拉回现实，也把机会留给实干者

AMO-Bench 的价值在于，它用 50 道原创 IMO 级难题与 99.2% 评分准确率告诉我们：大模型推理仍有巨大提升空间，而真正能把 AI 用好的人，会先把评测用对。

对电商与新零售团队来说，这意味着下一代智能推荐、动态定价、供应链决策会更依赖“可验证推理”；对教育与教育科技团队来说，这意味着智能测评与个性化学习会从“答案正确”走向“过程可诊断”。

接下来值得追问的是：当我们把业务评测也做成“AMO-Bench 级别”的高区分度体系，你的团队会先发现——是模型不够强，还是系统没把模型用到位？