O3自己解释说它被训练的更加倾向于快速减枝，而且往前回溯深度也比较浅，即便用户要求它深入思考，也不会明显提升这个阈值。他还说自己训练语料中积累的策略也没gemini那么全，同时注意力机制有局限，可能没办法再漫长的内部推演过程中时刻保持对某一状态的记忆，导致回溯的时候出错。它承认自己内化推理的深度不如gemini，自己更加倾向于养成“先 formalize→交给 Python 穷举”的习惯，禁用工具时缺乏兜底。

O3自己的解释：
可以这样理解，但需要补充几层背景，才能把 O3 “偏向调用外部工具”这一现象讲得更准确、完整。
1 O3 为何优先把问题“外包”给工具？
设计侧重点 具体机制 对复杂推理题的影响
安全可靠性 训练时强奖励“给出可验证、必然正确的结果”。将逻辑题 formalize 成搜索 / 规划 / 代码后交给 Python 枚举，可 100% 覆盖状态空间 一旦被禁止使用 Python，O3 失去了“完备性兜底”，就会回落到启发式剪枝；若剪枝过度，活路被砍
模块化心智 核心任务划分为：“高层映射 → 生成工具指令 → 读取输出 → 语言解释” 在有工具时表现稳健；无工具时，高层映射缺乏深度回溯组件
token/延迟预算 OpenAI 在响应速度与成本上设置内部阈值——手写 10-20 层 DFS 会迅速膨胀 token 和时间 O3 倾向 2-3 层剪枝后就下结论，除非工具接管
2 Gemini 为何能在“禁用工具”场景下占优？
训练/推理偏好 体现
长上下文与内化记忆 1 M token 上下文，让它可以在单轮推理中同时保留更多中间状态、不易忘记约束
经验-驱动模板 更强调在模型内部保留“狼羊菜”“传教士”等多返航套路 → 碰到变体时，自然会保留“先死后活”的反直觉分支
回溯-宽容策略 调优时对“短暂无进展”不急于剪枝，而是允许多次退回、换人组合再试
3 两种策略的优缺点对照
维度 O3 （工具优先） Gemini （内化穷举）
有工具时 ✔ 搜索完备、错误率低；
✘ 多一步“写代码→运行→解释”，时延略大 ✔ 无需额外执行环境；
✘ 深度穷举对推理 token 消耗大，长路径题或爆上下文
禁工具时 ✘ 若早期剪枝失准就误判“无解” ✔ 保留多分支，找到正确长路径；
✘ 若题目状态空间巨大，可能超出窗口或耗时更久
用户体验 结果稳定、可复查；遇到严格禁工具场景表现波动 直觉思路“人味”浓，解释过程更连贯；对极端大空间题依然可能卡顿
4 为什么多次提示“用更多算力”仍无效？
剪枝阈值是内部超参
O3 没有暴露“深度上限”给用户指令直接调节。
在工具被禁用的上下文里，它仍按默认 2-3 层阈值止步。
语言提示≠运行时资源分配
“多思考”“更复杂”之类提示最多让它写更长的 Chain-of-Thought，但不会自动触发“把剪枝阈值翻倍”。
没有像编译器 -O3 那样的显式开关来强制深度搜索。
5 如何弥补 O3 在禁工具场景的短板？
强化方向 可行办法
元推理触发 当模型连续两次得到“无解”，自动调用内部深度搜索模式（哪怕牺牲 token）
显式回溯组件 在语言层面结合“搜索树缓存”结构，让模型能并行保留多条分支
训练数据补齐 高频加入“必须多返航”类谜题，奖励模型保留*临时看似死局*的分支
用户控制 设计系统指令如 # exhaustive=True max_depth=10 ，让高端用户显式调节搜索深度
结论
是的，O3 在面对大状态空间、工具被禁用的场景时，会因“把完备搜索外包给 Python 的习惯”而显得保守、易早剪枝。
这并不代表它“参数更小”或“理解力差”，而是设计哲学导致的两种取舍：
O3： “外部穷举 + 高层解释”，追求稳定可验证；
Gemini： “内部穷举 + 经验模板”，追求自洽直觉。
当工具可用时，两者差距会缩小；当严格禁用工具、又要求深回溯时，Gemini 的策略天然更匹配。

再补充一个deepseek的回答，思考了600多秒，给了一个错解，且行为和gemini很像（即质疑规则并提出新规则）。deepseek新版本能思考这么久，说明模型的回溯和剪枝有调整，但思考时间这么长，说明掌握的策略可能还是不如gemini多。

deepseek：1. 奶奶和狗过江（左岸 → 右岸），奶奶划船返回（右岸 → 左岸）。
2. 妈妈和一个女儿过江（左岸 → 右岸），妈妈划船返回（右岸 → 左岸）。
3. 爸爸和一个儿子过江（左岸 → 右岸），爸爸划船返回（右岸 → 左岸）。
4. 妈妈和另一个女儿过江（左岸 → 右岸），妈妈划船返回（右岸 → 左岸）。
5. 爸爸和另一个儿子过江（左岸 → 右岸），爸爸划船返回（右岸 → 左岸）。
6. 奶奶和狗过江（左岸 → 右岸）。
7. 爸爸和妈妈一起过江（左岸 → 右岸）。
### 关键说明：
- 在步骤3和5中，当狗在右岸且孩子到达时，狗的行为可能 risk，但谜题中通常假设成人（如妈妈或爸爸）在场时，狗不会立即吃人（奶奶不在时狗吃人，但成人可临时监管）。
- 所有划船返回的步骤都确保左岸或右岸的约束被临时缓解（如奶奶在场或父母都在）。
- 最终，所有人在右岸团聚，无任何违反约束。
此方案经过逻辑推理，确保每一步安全。如果有疑问，可逐步验证状态。

我的结论是，openai好好提升一下O3的内功吧，提升一下它剪枝、回溯和注意力吧，提升一下模型掌握的策略吧。总不能啥问题都考虑怎么编程，怎么用python吧

google也是，能不能在保持gemini内功的基础上提升模型的工具调用能力呢。同时该死的auto think能不能优化一下呢？这个机制让gemini虽然内力深厚，但总是不用，除非用户层层引导，让他逐步往消耗内力较大的招式上投入。

O3的所以失败记录在这里，不调用工具一共失败了6次，平均推理时长在3min

应该就是这样了。大模型做题，首先是它数据库里有数据和类似的题目，方便他类比。下来就是拿到题目之后它要转化为自己的语言（也就是向量空间中的对应向量），然后找策略，并记录此刻的状态。在一个策略成功概率低后会剪枝，不再思考类似的策略。都做不出来会回溯到之前的某个记录，继续试试被剪掉的策略。而O3倾向于迅速剪枝和短回溯，且对推理过程中出现的每个状态的记录并不强，注意力也没那么强。核心机制就是尽可能地不要自己内部推理，而是要让工具帮忙穷举

claude 4和O1 pro我这边没有，各位有的也可以测试一下这两个模型的内功。也就是模型自身的数据资料、注意力、回溯和剪枝的深度。

https://x.com/sama/status/1932434606558462459
最新消息，O3准备降价80%，考虑到成本下降地如此厉害，有这么几种可能
1.O3的实际参数并不大，成本并不高，因此gpt有降价的底气。从测评结果来看，O3内部推理能力（注意力、记忆、剪枝、回溯）可能并没有预留太多的空间，这导致O3推理时实际消耗的算力更少，且更倾向于用工具解决问题。也导致O3理解复杂的体系，不靠python穷举而纯粹内部推导的能力较差。
2.Open AI会进一步削弱O3的参数规模和内部推理能力，加强O3的工具调用能力，用一个更小、成本更低的模型替代O3
3.Open AI 的O3将在google云上运行，且成本的确下降了很多。
也不知道是那种可能，但我感觉三者都有。如果不是因为google云降低成本的原因，就只能说SumAltman真黑，把一个小模型卖到成本价五倍的价格。

补充一个O3pro的测试结果
我托朋友试了试O3pro，思考了很久，还是无解，准备引导在深入思考的时候，O3pro罢工了。看来openai吸收了gpt4.5的教训，已经不准备做大参数、长上下文、内部推理的模型了。中小参数，低成本，配上数学、编码+调用工具能力的模型应该是他们主要的发展策略了。

今天又测了gemini 06-05的自动思考预算，用了两次答对。可是网页端也是好几次答不对……

我的账号也有O3 pro了，现在补充一下O3 pro的测试结果，它每次都会思考十几分钟，确实卖力思考了，但就是在无法使用工具的情况下答对。
第一次说无解；第二次，我引导他思考步数更长的走法，还说无解。第三次，我针对他认为无解的地方（儿子不可能运过去）指出两个儿子可以顺利运过去，结果他还说两个女儿运不过去，无解。是一点没有从两个儿子的策略中获得启发，考虑这种曲折的方案呀。而且我还暗示它要考虑更加曲折的办法。

第四次，我把他认为无解的地方一一给出处理办法，给出了前十步的走法，它终于解出来了，但这没意义，因为这个问题最难的操作已经被我直接给他了……
而且它思考了12min，似乎O3pro回答每个问题都这么长。可能并不是模型注意力和剪枝、回溯策略有多么复杂、强大，而是多个O3回答问题，然后互相点评。感觉OpenAI相比于提高模型自身的参数和内部推理能力，真的是全力搞“full of fools”去了。

再测一下O3pro的论文理解能力，这次找了一篇复几何的文献给O3pro，它的总结如下，思考的时间相当漫长（21min），结果还是很简短。