模型推理能力的进展：思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
OpenAI 让 GPT-4 家族里的大模型和小模型玩一个博弈游戏：大模型当“证明者”负责解题，小模型当“验证者”负责判对错。大模型如果只追求答案正确，写出来的解题步骤会越来越难读——人类评估员在限时条件下，错误率几乎翻倍。换成这种博弈训练后，大模型必须写出连小模型都能看懂的推理过程，结果人类评估的准确率也上来了。
推荐理由：OpenAI 让 GPT-4 家族的大模型当证明者、小模型当验证者进行博弈训练，人类评估错误率从翻倍降至一半，为可扩展监督提供了一条可迁移的训练思路。
deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2-0628，推理能力提升，角色扮演能力显著增强。HumanEval Pass@1 从 79.88% 提升至 84.76%，MATH ACC@1 从 55.02% 提升至 71.02%，BBH 从 78.56% 提升至 83.40%。
推荐理由：DeepSeek 升级后的数学基准提升幅度高于代码与推理基准，在 Arena-Hard 中对 GPT-4-0314 的胜率也有提升。
deepseek-coder 模型升级为 DeepSeek-Coder-V2-0614，代码能力显著提升。官方称，其代码生成、代码理解、代码修复和代码补全能力达到 GPT-4-Turbo-0409 的水平，并拥有卓越的数学和推理能力，通用能力与 DeepSeek-V2-0517 持平。
推荐理由：DeepSeek 升级代码模型，将代码生成、理解、修复和补全四项能力对标 GPT-4-Turbo-0409。