创纪录！GPT - 5在全球顶尖大赛夺冠，人类居次，北交大团队国内领先

OpenAI、谷歌隔空竞技，双双拿下金牌。

智东西9月18日消息，今天凌晨，OpenAI和谷歌先后宣布，自家模型在全球知名编程竞赛ICPC 2025（第49届国际大学生程序设计竞赛）总决赛中获得金牌级别的成绩。

OpenAI推理系统答对了全部12道题目，其中11道题一次性答对，最难的题目提交9次后成功，与人类团队相比排名第一；Gemini 2.5 Deep Think高级版本在677分钟内解出10道题，与人类团队相比位列第二。

若将AI列入ICPC总排名，前三名依次为OpenAI推理系统、圣彼得堡国立大学、谷歌Gemini 2.5 Deep Think高级版本。

ICPC要求参赛者在5个小时内解出12道复杂算法问题，解题方案的完善程度和解题耗时都会影响积分。

最终，139支队伍中前四名获得金牌，分别是圣彼得堡国立大学、东京大学、北京交通大学、清华大学，其中解出题目最多的是圣彼得堡国立大学，共11道。

ICPC拿下金牌的人类团队

这是继2个月前，OpenAI推理系统、谷歌Gemini 2.5 Deep Think在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）之后，再次在顶尖国际竞赛中展现实力。

谷歌Gemini 2.5 Deep Think高级版本参加ICPC总决赛的代码已在GitHub开源。

GitHub地址：

https://github.com/google-deepmind/gemini_icpc2025

01. OpenAI满分夺冠，谷歌稍逊一筹

ICPC是全球历史最悠久、规模最大、最负盛名的大学级算法编程竞赛，每年有近3000所大学、超103个国家的参与者解决现实编程问题。

OpenAI和谷歌均参赛并获金牌级别成绩，OpenAI推理系统解答12道题，谷歌Gemini 2.5 Deep Think高级版本答出10道题，人类最佳团队答出11道题。

1、OpenAI：满分佳绩，11题一次答对

OpenAI推理系统获得满分。

OpenAI表示未专门为ICPC训练模型，而是采用通用推理模型组合参赛。

比赛中，GPT - 5与实验性推理模型共同生成解题方案，由实验性推理模型筛选待提交方案。最终，GPT - 5答对11道题，最难的一道由实验性推理模型解决。

该模型一次性答对11道题，最难问题第9次提交成功。

2、谷歌：答对10题，部分解题超人类

Gemini 2.5 Deep Think高级版本按ICPC规则在远程在线环境比赛，比人类参赛者晚10分钟开始。它共耗时677分钟，解出12题中的10题，其中8题用时45分钟，另2题用时3小时。

下图展示了2025年ICPC总决赛中解决各问题的用时，Gemini用时为蓝色，最快大学生团队用时为灰色。

Gemini在3道题上解题时间超过人类。

ICPC总决赛中解决每个问题所用的时间

此外，谷歌DeepMind称一道难住所有人类团队的难题，被Gemini半小时内解答。

问题C要求设计方案，通过管道网络将液体输送至储液罐，需找到最快注满所有储液罐的管道配置。

该问题有无限种配置可能，因管道可开启、关闭或部分开启，寻找最优配置难度极大。

问题C简介

Gemini找到有效解决方案：先假设每个水库有“优先级值”，代表其与其他水库相比的优先程度。

给定一组优先级值，可用动态规划算法找到管道最佳配置。

Gemini通过极小极大定理，将原问题转化为寻找使最终流量受最大约束的优先级数值。

借助优先级数值与最优流量的关联，在凸性解空间中通过嵌套三分搜索快速找到最优优先级数值，解决了C题。

目前，订阅Google AI Ultra的Gemini用户可在Gemini App中使用轻量级版本的Gemini 2.5 Deep Think。

02. 金牌实力彰显大模型抽象推理力

谷歌DeepMind博客称，Gemini的出色表现得益于预训练、训练后、强化学习技术、多步骤推理和平行思维方面的技术创新。

例如，强化学习中，研究人员训练Gemini为编程难题推理和生成代码，从结果反馈中学习改进。为解决问题，多个Gemini Agent各自提出方案，用终端执行代码测试，再根据尝试迭代方案。

谷歌DeepMind内部研究显示，Gemini 2.5 Deep Think高级版本在2023年和2024年ICPC世界总决赛中也能获金牌级别成绩，表现不逊色于全球前20名竞技开发者。

在ICPC获金牌水平对软件开发有实际影响，若结合比赛中AI和人类的最佳解决方案，12个问题都能完美解决，表明AI可为人类专家提供新思路。

除数学和编程，Gemini 2.5 Deep Think高级版本还展现了抽象推理能力。

因为ICPC问题要求模型理解复杂问题、设计多步骤逻辑计划并完美实施，这与科学和工程领域（如设计新药、微芯片）所需技能相同。

OpenAI研究人员在X上发帖称，用同一组模型参加IMO和IOI竞赛，展示了模型性能和通用性。

03. 大模型解决复杂抽象问题能力提升

从国际数学奥林匹克竞赛到此次编程竞赛，OpenAI和谷歌的模型在解决高难度数学、推理问题上潜力巨大。ICPC全球执行董事Bill Poucher博士表示，ICPC一直追求解决问题的高标准，Gemini的成绩标志着定义下一代AI工具和学术标准的关键节点。

这些在竞争性编程和数学推理方面的突破，证明了大模型在抽象推理问题解决上的性能飞跃，有望与人类专家携手解决更复杂的难题。

本文来自微信公众号“智东西”（ID：zhidxcom），作者：程茜，编辑：李水青，36氪经授权发布。

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