区分度低：在许多基准测试中，顶尖模型的得分已趋于饱和，难以分出高下。例如，7B参数的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B和671B参数的DeepSeek-R1在MATH500上的准确率分别为93.0%和97.0%，看似相差不大，但推理能力仍有显著区别。
成本高昂：由于现有的数学题几乎已经被纳入了大模型的训练数据。为了有效评估，社区不得不持续投入大量人力物力去开发更新、更难的测试题。但设计这样的测试题需要极高水平的人类专家，一年也出不了几个题。例如，AIME24和AIME25都只有30道题。
为了解决这些问题，团队设计REST框架——改造现有基准，如GSM8K、MATH500、AIME24等7个代表性推理任务，不再逐题测试，而是把多个问题拼接成一个长prompt，一次性让模型在一次输出中逐一回答。
传统单题测试中，不同大小模型得分都接近天花板。而REST揭示了不同尺寸模型之间存在显著的性能差异。如下图所示，7B参数的小模型在高压下崩得更快，而更大的32B参数的模型性能虽有下降但仍保持优势。如下图所示，不同压力水平下，模型性能拉开明显梯度——这让REST成为更强的“分辨器”，帮我们精准比较模型。
为什么模型在REST下变差？分析显示，关键是陷入了过度思考的陷阱。就像学生考试，在一道难题上思考太久，没时间做后面的题目了。
但用long2short技术（鼓励模型缩短推理过程）训练的模型，就能更好地保留单题性能，在REST下领先。如L1Qwen-1.5B-Exact和L1-Qwen-1.5B-Max，在高压力水平下表现出显著的性能优势。如表6所示，L1-Qwen-1.5B-Max在MATH500上压力水平s=9时，准确率比R1-1.5B高出44.71%的显著差距。7B模型中也观察到类似的趋势。
REST下，一些“聪明”的模型（如Nemotron-nano-7B和DeepSeek-R1）会动态调整推理预算：当压力增大时，它们为第一道题分配更少的推理token，留力后续。但低性能模型（如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B）往往在前面的题上用掉太多token，留给后续问题的空间不足，导致整体崩盘。
总而言之，REST不是简单加题，而是给大模型来场“压力测试”，挑战了“LLMs是多问题解决者”的普遍假设，揭示了当前评测方法的局限性，提供了一种更低成本、更贴近真实的评测数据构建新范式，为未来开发更健壮和强大的LRMs提供了更加深刻的见解。
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? 张红伟记者 王连 摄
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? 丁爱菊记者 陈斌 摄
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