OpenAI 近三个月的重大成果来自用 agent 蜂群扩展测试时算力——我照此思路做了个开源等价实现，欢迎试用

我做测试时扩展（test-time scaling）已经有一段时间了，之前就在这个 sub 发过一些成果。最近我对核心系统设计做了大幅简化，终于觉得现在谁都能看懂它，并直接把它用在自己最难的问题上。

我做测试时扩展（test-time scaling）已经有一段时间了，之前就在这个 sub 发过一些相关成果。最近我对核心系统设计做了大幅简化，终于觉得现在任何人都能看懂它，并直接把它用在自己最难的问题上。不过要提醒一句：取决于你设置的深度和所用 LLM 的推理速度，出结果可能需要 50 分钟到 30 小时。基准测试方面，我没法在前沿模型甚至大型开源模型上测，成本会高得离谱，所以只在 Gemma4-35B 和 Qwen-3.8-27B 上直接做了测试。每个问题大约消耗 2 亿 tokens，分数从 BrokenArxiv（Matharena）15 道题上的 14% 提到 65%，或者在 8 道 DeepSWE 题上从 9% 提到 52%。我知道这近乎难以置信，但你可以自己动手验证。仓库链接：https://github.com/ryoiki-tokuiten/Deepthink

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