Seed-Thinking-v1.5
Seed-Thinking-v1.5 是一个专注于高级推理能力的开源大语言模型，特别擅长在回答前进行“思考”，从而在数学、编程和科学等领域取得优异表现。它在多个权威基准测试中表现突出，例如在 AIME 2024 数学竞赛中达到 86.7% 的准确率，在 Codeforces 编程竞赛中 pass@8 达到 55.0%，并在 GPQA 科学问答中获得 77.3% 的成绩。除了推理任务，它在非推理类通用任务上也展现出良好泛化能力，整体胜率比 DeepSeek R1 高出 8%。该模型采用混合专家（MoE）架构，激活参数约 200 亿，总参数达 2000 亿，在保持较小计算开销的同时实现强大性能。项目团队还发布了两个新评测集 BeyondAIME 和 Codeforces，以推动通用推理研究。Seed-Thinking-v1.5 适合 AI 研究人员、开发者以及对高性能推理模型感兴趣的实践者使用，尤其适用于需要复杂逻辑推导或代码生成的场景。
使用场景
某人工智能实验室的研究员正在开发一个面向高中生的数学竞赛辅导系统，需要模型能准确解析并分步讲解高难度代数与组合问题（如AIME级别题目）。
没有 Seed-Thinking-v1.5 时
- 模型常直接输出答案，缺乏清晰的中间推理步骤，学生难以理解解题逻辑。
- 遇到复杂多步问题时容易中途出错，导致最终答案错误且无法自我修正。
- 在非标准题型上泛化能力弱，稍作变形就表现不稳定。
- 需额外设计提示词或后处理模块来“逼”模型逐步思考，增加系统复杂度。
- 推理速度慢，因需多次调用或重试才能获得可靠解答，影响用户体验。
使用 Seed-Thinking-v1.5 后
- 模型天然具备“先思考再回答”的能力，自动生成结构清晰、逻辑连贯的分步解析。
- 在AIME 2024等高难度数学基准上达到86.7%准确率，显著减少推理错误。
- 即使面对未见过的题型变体，也能通过内部专家路由机制调用合适知识路径，保持稳定输出。
- 无需复杂提示工程或外部校验模块，简化系统架构，降低维护成本。
- 得益于高效的Mixture-of-Experts设计，在保证20B激活参数下实现快速响应，兼顾精度与效率。
Seed-Thinking-v1.5 将高阶推理能力内化为模型本能，让复杂问题的可解释性与准确性不再二选一。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
Seed-Thinking-v1.5：通过强化学习推进超强推理模型
我们推出了 Seed-Thinking-v1.5，该模型能够在回答前进行“思考”（thinking），从而在广泛的基准测试中实现性能提升。Seed-Thinking-v1.5 在 AIME 2024 上达到 86.7 分，在 Codeforces 上达到 55.0 分，在 GPQA 上达到 77.3 分，展现出在 STEM（科学、技术、工程和数学）和编程领域的卓越推理能力。除了推理任务外，该方法在多个不同领域也表现出显著的泛化能力。例如，在非推理任务上，其胜率比 DeepSeek R1 高出 8%，表明其具有更广泛的应用潜力。与其他当前最先进的推理模型相比，Seed-Thinking-v1.5 是一个混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE），激活参数量为 20B，总参数量达 200B，相对规模较小。作为评估通用推理能力的一部分，我们开发了两个内部基准测试：BeyondAIME 和 Codeforces，这两个数据集将公开发布以支持未来的研究。
技术细节
完整的技术细节请参阅我们的技术报告。
完整结果
我们在涵盖数学、编程、科学和通识知识等多个领域的多样化任务上展示了评估结果。
| 基准测试 | Seed-Thinking-v1.5 | DeepSeek R1 | OpenAI o3-mini | Grok 3 Beta | Gemini 2.5 pro |
|---|---|---|---|---|---|
| 数学 | |||||
| AIME 2025 | 74.0% | 65.0% | 86.5% | 77.3% | 86.7% 🏆 |
| AIME 2024 | 86.7% | 79.8% | 87.3% | 83.9% | 92.0% 🏆 |
| Beyond AIME | 48.0% | 42.4% | 63.6% 🏆 | - | 58.8% |
| 科学 | |||||
| GPQA diamond | 77.3% | 71.5% | 79.7% | 80.2% | 84.0% 🏆 |
| SuperGPQA | 62.1% | 60.5% | 52.2% | 62.8% | 65.3% 🏆 |
| MMLU-PRO | 87.0% 🏆 | 85.6% | 82.4% | 84.6% | 86.3% |
| 编程 | |||||
| Codeforces avg@8 | 36.3% | 32.0% | 50.9% 🏆 | - | 40.3% |
| Codeforces pass@8 | 55.0% | 45.0% | 67.5% 🏆 | - | 56.3% |
| LiveCodeBench v5 | 64.9% | 64.3% | 74.1% 🏆 | 70.6% | 70.4% |
| Aider Polyglot | 54.2% | 56.9% | 68.6% | - | 74.0% 🏆 |
| 智能体编程（Agentic Coding） | |||||
| SWE-bench verified | 47.0% | 49.2% | 49.3% | - | 63.8% 🏆 |
| SWE-bench verified* | 47.0% | 46.2% | 44.5% | - | 63.8% 🏆 |
| 逻辑推理 | |||||
| ARC-AGI | 39.9% 🏆 | 18.3% | 25.8% | 31.9% | 27.6% |
| 事实性（Factuality） | |||||
| SimpleQA | 12.9% | 30.1% | 13.8% | 43.6% | 52.9% 🏆 |
| 指令遵循（Instruction） | |||||
| Collie | 73.1% | 34.2% | 87.6% 🏆 | 33.6% | 62.5% |
| IFEval | 87.4% | 86.1% | 93.7% 🏆 | 83.4% | 91.5% |
* 结果来自我们的内部沙箱环境，由于测试环境不一致，可能与公开报告的结果存在差异。
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