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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》。论文作者包括谷歌大脑联合创始人(chuàngshǐrén)Samy Bengio（图灵奖得主Yoshua Bengio的弟弟）。

该论文认为，现有的推理模型(tuīlǐmóxíng)看似会“思考”，但(dàn)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”。

论文发布后(hòu)引发AI圈热议，被部分(bùfèn)观点解读为“苹果否定所有大模型的推理(tuīlǐ)能力”。也有研究人员提出反驳，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(zhōng)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。

图片来源：论文《思考的(de)幻象：通过问题复杂性(fùzáxìng)的视角理解推理模型的优势与局限》

苹果“炮轰”AI推理模型：所谓的思考(sīkǎo)只是一种“幻象”

论文指出，OpenAI、Anthropic、谷歌和DeepSeek等公司(gōngsī)纷纷(fēnfēn)推出带有“链式(liànshì)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，现有的推理模型看似会“思考”，但其实并没有(méiyǒu)稳定、可理解(lǐjiě)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基准(jīzhǔn)上，通过判断模型最终答案是否正确来(lái)评估其能力，这种(zhèzhǒng)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，这些评估大都缺乏对“思考过程质量”的分析。

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

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

推理模型(móxíng)并未解决模型能力瓶颈

实验结果显示，面对低复杂度(fùzádù)任务，非推理模型比与(yǔ)之对应的推理模型更准确高效。当问题复杂度适度增加，推理模型优势显现(xiǎnxiàn)，性能超过非推理模型。

但当(dāng)问题难度超过一定临界点时，两类模型性能均严重下降(xiàjiàng)，准确率为零。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(sīkǎo)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》

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token。然而，当问题难度达到某个临界点(línjièdiǎn)时，模型推理能力就(jiù)会发生崩溃，思考不增(bùzēng)反降。

这表明，推理模型似乎(sìhū)存在一个内在的“缩放限制”。当(dāng)它预感到问题过于困难无法(wúfǎ)解决时，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(guòdù)思考，连“抄作业”都不会

此外，研究人员不仅关注最终答案，还分析了(le)推理痕迹——即给出答案之前生成的逐步“思考”过程。他们发现(fāxiàn)，在简单的问题中，模型(móxíng)往往在早期就找到了正确的解决方案，但随后继续(jìxù)进行不必要的思考。

在中等复杂度的(de)问题中，模型往往在推理过程中走错路径，最终在“思考(sīkǎo)”的后期才(cái)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(zhíjiē)在提示词中提供了完整的解题算法，要求模型(móxíng)仅仅是“执行”这个算法。但模型的表现没有任何改善，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(zài)AI圈引发了不小的争议。

AI研究者(yánjiūzhě)Lisan al Gaib在复现论文中的汉诺塔测试(cèshì)后发现，模型根本不是因为推理能力(nénglì)不佳而失败，而是因为输出token限制。

也就是说，不是(búshì)模型不会解答，而是无法输出如此多的内容。

GitHub软件工程师Sean Goedecke称(chēng)，存在(cúnzài)复杂性阈值并不意味着推理模型“实际上并不推理”。

Sean表示，即使没有推理到第十一步，但前(dànqián)十步仍是在推理。“根据我自己测试的结果(jiéguǒ)，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举了一个例子，“有多少人(rén)能坐下来正确地算出一千步汉诺塔？有很多人能做到，但也有很多做不到。那么，那些算不出(suànbùchū)答案的人就没有推理能力吗？当然有！他们只是(zhǐshì)没有足够的认真和耐心去(qù)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)是苹果CEO，看到(kàndào)我的团队发表一篇只专注于记录(jìlù)当前方法局限性的论文，我会当场解雇所有参与者。

AI博主henry表示，“苹果作为世界上最(zuì)富有(fùyǒu)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(chāoyuè)。赛程(sàichéng)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：苹果官网截图(jiétú)

部分观点认为，苹果发布(fābù)质疑推理模型能力的论文(lùnwén)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。然而，外界(wàijiè)普遍认为，这次活动在AI方面的(de)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(bàodào)，此次WWDC上苹果在AI方面的更新不会带来太多(duō)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“令人失望”。

在去年WWDC上发布苹果智能（Apple Intelligence）时，苹果曾高调(gāodiào)宣布对语音助手Siri进行“彻底重构”，新Siri应该更(gèng)聪明、更懂用户、能够理解并执行复杂(fùzá)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领域的进展不顺，部分原因在于公司内部领导风格(fēnggé)的差异和组织间的协作问题(wèntí)。

另一方面，苹果(píngguǒ)在AI领域(lǐngyù)的探索，也受到了(le)技术(jìshù)路线选择和隐私政策带来的双重影响。苹果一直(yìzhí)以来(yǐlái)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反复沟通协调才能推进工作。”