Nous Research的Nomos 1 AI在普特南数学竞赛中排名第二

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构建能够进行复杂数学推理的人工智能竞赛刚刚见证了一个低调但意义深远的里程碑。本周，总部位于旧金山的Nous Research发布了Nomos 1，这是一个开源的数学推理系统。在以其难度著称的威廉·洛厄尔·普特南数学竞赛中，该系统获得了120分中的87分。在2024年竞赛的背景下，这一成绩使其在3988名本科参赛者中位列第二，这一结果突显了AI领域的重大转变。普特南竞赛绝非普通测试；它是一场长达六小时的艰苦智力马拉松，其中的问题更像是抽象谜题而非教科书习题，今年的中位数得分仅为2分。对于AI而言，不仅能参与其中，还能取得接近顶尖人类的分数，这本身就非同寻常，但真正的故事在于它是如何实现的。与OpenAI或谷歌的万亿参数巨兽不同，Nomos 1建立在相对紧凑的300亿参数架构之上，通过基于阿里巴巴Qwen3模型的专家混合设计，在任何时候只有大约30亿参数处于激活状态。这种效率是其突破的核心。该模型的性能并非源于原始规模，而是源于细致的训练后优化，以及与Hillclimb AI合作开发的复杂开源推理框架。该框架分两个阶段编排解题过程，模仿了普特南竞赛自身的结构：首先是解决阶段，并行工作单元处理最困难的问题并进行自我答案批判；随后是最终确定阶段，采用锦标赛式的选择机制来挑选最佳提交方案。Nomos 1与其基础模型之间的差距是这种专门调优的鲜明证据；在相同的测试条件下，底层的Qwen3-30B模型仅获得24分。这种差异凸显了AI发展中一个关键且新兴的原则：有针对性的训练和巧妙的算法编排，往往能胜过纯粹的计算蛮力。Nous Research的成就出现在数学AI领域活动频繁之际。就在几天前，据报道，DeepSeek的模型在同一套普特南问题上获得了惊人的118分，而谷歌的Gemini在国际数学奥林匹克竞赛中也展现了金牌级别的表现。然而，这些系统都依赖于庞大的计算集群。相比之下，Nomos 1采用Apache 2. 0许可证，可在Hugging Face上获取，其推理框架也完整地发布于GitHub，这意味着理论上它可以在消费级硬件上运行。这种高级推理能力的民主化具有深远的影响。对企业而言，它为形式化验证、密码学分析和科学建模打开了大门，而无需依赖对前沿模型进行昂贵的API调用。对研究界而言，它提供了一个透明、可检查的工具，用于辅助证明和发现。此次发布紧随着Nous Research最近的另一项创新：Hermes 4. 3，这是一个在名为Psyche的去中心化区块链网络上训练的通用模型。这些进展共同表明了一种战略押注：未来强大的AI可能不仅仅属于最大的模型，而是属于那些训练最智能、最高效的模型。随着该领域加速发展——Nomos 1在2025年普特南竞赛举行仅三天后即发布——开源的敏捷性与闭门造车的规模优势之间的差距正在缩小。一台笔记本电脑能够超越数千名大陆上最聪明的数学本科生的时代，并非遥远的科幻场景；它已经，并且显而易见地，到来了。.

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