AI参加高考，竟能上清北？

又到一年高考查分时(shí)。大模型在经历高考之后，也要查分了。 随着AI快速发展，高考(gāokǎo)已经成为各家AI企业检验(jiǎnyàn)模型能力的又一重要场景。 6月初，字节跳动旗下豆包大模型1.6正式发布，该模型由2023年成立的(de)字节跳动Seed团队推出。面世不久，这位“考生(kǎoshēng)”就和其他大模型一起接受了2025年山东(shāndōng)卷的高考测试洗礼。 在(zài)字节跳动Seed团队的(de)测评中，豆包取得不错成绩：综合成绩排名靠前。不管是文科还是理科(lǐkē)，按照赋分制调整后的高考分数近700分，相较去年(qùnián)成绩大幅提升。而且去年偏文科严重的它，今年实现文理的均衡发展。 豆包的成绩(chéngjì)可用突飞猛进来形容。优异成绩背后(bèihòu)，豆包在模型能力和技术上下了苦功。 本图为创意性构想，画面由AI生成(shēngchéng) 豆包(dòubāo)战高考，有望上清北 高考不仅是高三考生的(de)战场，也是各家大模型同场竞技的舞台。这对于AI来说是一次(yīcì)综合练兵。 高考考查内容十分全面，涉及(shèjí)文科、理科，文字、图像，不同难度的知识点等，意味着AI需要具备(jùbèi)丰富的知识储备能力。 高考的(de)题目全新。相关题目在市面上找不到，有助于模型(móxíng)泛化(fànhuà)能力的测试。泛化能力是衡量AI模型优劣的关键(guānjiàn)指标之一，考察的是模型在日常训练之外的数据、场景或者任务中，是否能够表现出有效的预测和推理能力。 此次测评，豆包大模型1.6和其他大模型如Gemini（谷歌研发的开源模型）、DeepSeek（国内深度(shēndù)求索研发）、Claude（美国AI独角兽公司(gōngsī)Anthropic研发）、O3（美国OpenAI研发），共同测试(cèshì)了2025年山东高(gāo)考试题。 考试开始，先要让大模型理解试卷。字节Seed团队在各个大模型内，分别(fēnbié)输入题目的(de)文本和截图，让它们通过(tōngguò)文字和图像的方式看见试卷、理解试卷，参与考试。 山东高考(gāokǎo)试卷满分750分。测评发现，5个推理模型，理科分数最低(zuìdī)为579分，文科分数最低为625分，基本都达到(dádào)优秀考生水平。 具体来看(láikàn)，豆包成绩(chéngjì)排名靠前，理科648分，排名第二；文科683分，排名第一。国产大模型的数学(shùxué)成绩十分亮眼。DeepSeek成绩145分，排名第一；豆包大模型1.6成绩141分，排名第二。 山东高考为赋分制，3门副科的(de)赋分相比原始分会有一定程度的提高，尤其(yóuqí)是在化学、物理等难度较大的科目上。 据山东当地媒体采访的一线教师估算，豆包(dòubāo)大模型1.6的理科赋分约680分，意味着它能考上(kǎoshàng)985高校理工科专业(zhuānyè)；文科赋分成绩在(zài)700分左右，也就是说，“山东考生豆包”有望考上清华或者北大。 成绩大幅提升(tíshēng)源于专业数据训练 这(zhè)并不是豆包第一次参考高考。2024年，有媒体(méitǐ)对包含豆包在内的国内外大模型进行高考评测(píngcè)。结果让人有些意外：高考分数(fēnshù)一般，而且相较国外大模型，国内大模型普遍偏科。文科较好，但是理科成绩，尤其是数学成绩不理想。 AI偏科背后，原因多样。大语言模型可理解为(wèi)文字接龙(jiēlóng)游戏，本质为概率问题，推理和计算能力较弱。同时，国内外模型在训练数据上存在(cúnzài)差异。此外(cǐwài)，数学、物理等带有图像信息，大模型在图像识别上存在挑战。 但当下(dāngxià)，情况发生变化。以豆包为例，成绩有了很大跨越：理科在2024年466.5分(fēn)的基础(jīchǔ)上提高了181.5分；文科在2024年542.5分的基础上提高了140.5分。具体学科来看，豆包的数学成绩提升幅度最大，从去年(qùnián)的61.5分提升至141分。 2025年高考成绩(chéngjì)飞速提升，原因在于豆包大模型1.6的多(duō)模态能力持续提升，其拥有丰富的教育相关数据，具备深度思考能力。 所谓(suǒwèi)多模态，是指AI要同时处理多种数据类型以便更全面(quánmiàn)地了解和分析事物。也就是说，大模型不仅要读懂文字(wénzì)，还要用“眼睛看、耳朵听、嘴巴说”。 数据方面，据字节(zìjié)跳动(tiàodòng)Seed团队官方介绍，在多模态混合持续训练阶段，团队增加了(le)学科、代码、推理类数据的(de)占比，提升了文本数据的知识和推理密度，同时加入了视觉模态的数据，与高质量文本数据混合训练。这意味着豆包模型得到专业数据训练，有助于垂直领域问题的解决(jiějué)。 “就像考生通过(tōngguò)刷题掌握各类解答技巧、在草稿上列出计算(jìsuàn)过程一样，通过学习(xuéxí)专业数据和持续优化模型架构，大模型具备了深度(shēndù)思考能力，也能通过描述思维过程，实现对特定问题的推理、验证和反思。”业内人士分析称。 就像大部分参与者希望通过(tōngguò)考试了解自身不足、提高能力水平一样，豆包大模型参与高考(gāokǎo)，或许还是希望通过不断总结实战经验，以便在未来的AGI竞争中保持(bǎochí)优势。