谷歌发布BIG-Bench超难基准：DeepSeek-R1得分6.8，只有o3-mini超过10分

谷歌发布超高难度ai基准测试：big-bench extra hard (bbeh)，挑战现有模型极限！

近期，谷歌推出全新AI基准测试BBEH，其难度远超现有基准，旨在更精准评估AI模型的高阶推理能力。BBEH基于著名的BIG-Bench Hard (BBH)构建，但每个任务难度大幅提升，为现有模型提供了显著的改进空间。

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BBEH论文一作Mehran Kazemi指出，BBEH比BBH更具挑战性，为所有模型留下了进步空间。DeepMind研究科学家Yi Tay也鼓励AI研究者在其后续论文中采用BBEH基准。

BBEH的难度有多高？

目前表现最佳的o3-mini (high)模型得分仅为44.8分（不及格），其他模型得分大多不超过10分！例如，DeepSeek-R1仅得6.8分，谷歌自家的Gemini-2.0-Flash也只有9.8分。值得注意的是，该团队并未公布近期发布的Grok-3和Claude 3.7 Sonnet的测试结果。

BBEH的构建与设计目标

BBEH的出现源于现有基准的局限性。许多评估推理模型的基准，例如数学、科学和编程基准，以及BIG-Bench及其更难的子集BBH，都已接近饱和。领先模型在BBH上的准确率已超过90%。因此，BBEH应运而生，旨在评估更高级的推理能力。

BBEH基于BBH的23个任务构建，但将每个任务替换为难度更高的、测试类似或更多技能的新任务，保证了数据集的多样性。每个任务包含200个问题，歧义QA任务例外，包含120个问题。

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模型表现与分析

下表展示了不同模型在BBEH上的准确率：

分析结果显示：

• 所有模型在BBEH上都有很大的提升空间。
• 通用模型的最佳性能仅为9.8%的调和平均准确率，推理专用模型表现更好，但最佳性能也只有44.8%。
• 部分模型准确率甚至低于随机水平，主要原因是模型无法在有效输出token长度内解决问题。
• 不同模型擅长不同类型的推理。

研究团队还对通用模型与推理模型、模型大小、上下文长度和思考量等因素进行了深入分析，结果表明推理模型在解决形式化问题时优势明显，但在处理复杂现实场景时收益有限。模型大小对性能也有影响，较大模型在处理复合问题时表现更好。上下文长度和思考量对推理模型和通用模型的影响也不同。

BBEH的发布为AI模型的评估提供了新的标准，也为未来AI模型的研发方向指明了道路。 更多细节请参考论文原文。

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