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【央视新闻客户端】
西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
首个拿下国际物理奥林匹克竞赛IPhO 2025理论考试金牌的开源模型 ，出自国产
上海人工智能实验室团队推出新模型家族 ，代号P1
在IPhO 2025理论考试中，P1-235B-A22B取得21.2/30分成为首个达到该金牌线的开源模型 ，仅次于Gemini-2.5-Pro与GPT-5。
不仅如此 ，引入PhysicsMinions智能体框架后，P1成绩进一步提升
在团队构建的包含最新13项顶级物理竞赛的HiPhO基准上 ，P1-235B-A22B平均成绩从35.9提高到38.4 ，在所有33个顶流模型中排名第一，超过Gemini-2.5-Pro（37.7）和GPT-5（37.4） 。
并且 ，在中国物理奥林匹克CPhO 2025人工评分中 ，P1-235B-A22B获得227/320分，显著超过当届全国金牌第一名人类选手（199分） 。
开源方面团队也做得很彻底，从模型 、算法到评测集、再到智能体框架 ，都将全链路开源。
为让模型学习类似人类顶尖学生的推理思路 ，团队首先构建了一个高质量的物理训练数据集
该数据集由5065道奥赛级文本物理题构成， 其中包含4126道物理奥赛真题与939道竞赛教材题目 ，覆盖力学 、电磁学 、热学、光学 、近代物理等五大领域和二十五个子领域
这些题目极长而复杂 ，平均题干367 tokens，最长3386 tokens；平均解答349 tokens ，最长5519 tokens
每一道都包含题目（Question） 、完整专家解答（Solution）以及可规则验证的标准答案（Answer） 。
为了确保数据质量 ，团队采用Gemini-2.5-Flash、Claude-3.7-Sonnet、GPT-4o三大模型交叉验证答案 、人工检查OCR错误 、删除无法规则判题的题目.
随后，P1采用了多阶段强化学习流程进行训练 。
物理解题被形式化为一个序列决策问题：模型在每个状态下生成下一个token ，直到输出完整解答；最终奖励则由模型解出的答案是否正确来决定。
作者采用了基于策略梯度的方法进行训练 ，但并非直接使用PPO，而是采用了为长链推理优化过的GSPO（Group Sequence Policy Optimization） 。这一方法不是对单条序列进行更新 ，而是在每个题目上采样若干条完整解答 ，把它们作为一个group，通过它们的相对收益构建优势函数 。这样可以缓解物理题奖励极其稀疏、解题过程成千上万token但只在最后一步有信号的问题。
为了让GSPO能稳定工作，团队构建了一套精密的奖励系统和判题器。在训练阶段 ，模型的最终答案必须严格按照预设格式输出 。这样的结构化输出使得判题器可以可靠地提取模型答案 ，再通过符号计算工具判断模型解答与标准答案是否等价 。
然而，物理题往往包含多个子问题 ，或者需要给出多个最终结果。为适应这种结构 ，团队采用类似程序评测中“测试用例式”的奖励聚合方式，将最终奖励定义为：
整个训练过程中 ，作者严格只使用规则判题器 ，以避免模型试图通过学习某种写作风格来“讨好 ”模型型判题器 。
随着训练推进，模型会出现可学习性下降 ，表现为梯度无法指向有效方向 、熵急剧下降 、模型只学到模板化表达等 。
其一 ，基于题目难度（以基座模型的多采样通过率衡量）进行动态数据筛选。那些基座模型完全做不出来的题，由于全部生成轨迹奖励都为零 ，会让RL难以学习；那些太容易的题则会降低多样性、诱发熵坍塌 。团队因此设定只保留通过率在0到0.7之间的题目进入训练 。
其二 ，随着训练进行逐步扩展模型的探索范围：一方面增加每题采样的解答条数，使模型更有机会找到“高质量轨迹 ”；另一方面扩大模型可生成的最大长度，让模型能完成越来越复杂的问题
整个RL训练都通过这种多阶段策略推进 ，使模型在能力提升的同时保持稳定的可学习性。
另外 ，训练时使用的概率与推理时生成时的概率存在不可避免的偏差 。
由于推理往往通过vLLM或SGLang等专门推理引擎进行，而训练则在Megatron或FSDP框架中完成 ，二者的浮点实现存在微小差异 ，模型在训练中看到的“旧策略”与真实采样策略并非完全一致 。
为此，团队引入了Truncated Importance Sampling(TIS) ，用一个被截断的策略比重来校正这种偏移。
在推理阶段 ，P1引入了专为物理推理设计的协同进化多智能体系统——PhysicsMinions，以进一步提升解题质量 。
PhysicsMinions在原设计中由三个交互式模块组成：视觉工作室（Visual Studio） 、逻辑工作室（Logic Studio）和审查工作室（Review Studio） 。
Visual Studio会首先观察 、验证并反思输入内容 ，将其转化为结构化信息 ，再交给Logic Studio。Logic Studio中，solver会生成初始解答 ，而introspector则通过自我改进机制进一步优化解答。随后 ，解答将交由Review Studio进行双阶段审查，Physics-Verifier负责检查物理一致性，General-Verifier则进一步检查逻辑、推理过程和计算细节 。
如果任一审查阶段未通过 ，系统会返回一份详细的错误报告给Logic Studio ，由introspector根据报告修正解答，并再次提交给Review Studio 。
这一流程会不断循环 ，直到解答连续通过预设次数的审查（CV） ，CV也是系统中唯一的超参数。
团队特别指出，由于P1是纯文本模型 ，系统中的Visual Studio被关闭 ，但Logic Studio与Review Studio的协作仍能显著提高推理稳定性与最终表现：
他们在Logic Studio中实例化P1作为solver，并在Review Studio中以P1分别担任两个审查器 ，从而完成 PhysicsMinions内的推理协同过程 。
实验阶段 ，团队构建了一个新的高难度评测集HiPhO，用来对P1系列模型进行系统性测评 。
同时将其与包括GPT-5 、Gemini-2.5 、Claude-4-Sonnet、Grok-4 、DeepSeek系列 、Qwen3系列在内的33个模型（ 11个闭源22个开源）进行了全面对比
HiPhO覆盖了2024–2025年最新13场物理赛事的理论题 ，包括IPhO、APhO、EuPhO这样的国际赛事 ，以及NBPhO 、PanPhO 、F=MA等区域性高难赛事。
在统一的评分体系下，P1-235B-A22B单一模型（不使用多智能体）就已经在13场比赛中取得12金1银，与Gemini-2.5-Pro、Gemini-2.5-Flash-Thinking并列第一（GPT-5 11金 、Grok-4 10金 、Claude-4-Sonnet-Thinking 8金） 。
在IPhO 2025中获得21.2/30分 ，排名第三 ，仅次于Gemini-2.5-Pro与GPT-5，是第一个达到该金牌线的开源模型 。
同时 ，轻量级模型P1-30B-A3B的成绩同样亮眼：8金4银1铜 ，排名开源模型第三，超过o4-mini、Claude-4-Sonnet等闭源模型。
与PhysicsMinions框架结合后 ，P1-235B-A22B分数从平均35.9提升到38.4 ，超过Gemini-2.5-Pro（37.7）与GPT-5（37.4），成为整体第一 。
团队进一步在CPhO 2025（中国物理奥林匹克竞赛）上评估了P1-235B-A22B 。
在理论考试中 ，P1-235B-A22B得分为227/320 ，由人类专家严格按照官方评分标准进行评阅。这个分数显著高于当届人类金牌第一名的199分 。
团队通过专门的数据集对模型进行后训练，强化其物理解题能力 。结果发现 ，这样高度定向 、强调物理推理结构的训练不仅没有损害模型的通用能力 ，反而让P1在数学 、STEM、代码和通用推理多个任务上都比其基座模型表现更佳，说明复杂物理推理训练具有跨领域的迁移价值。
P1团队来自上海人工智能实验室，论文共同一作有三位。
Jiacheng Chen ，香港中文大学计算机科学与工程学系的博士生 ，本科毕业于华南理工大学 。
其本人主要研究方向为自然语言推理和强化学习 。
Qianjia Cheng，现为浙江大学博士生 ，本科毕业于北京航空航天大学 ，曾和AI大牛陶大程共同发表过论文。
Fangchen Yu，香港中文大学（深圳）计算机与信息工程博士生 ，2020年本科毕业于中国科学院大学 。
他对机器学习有广泛兴趣 ，特别关注AI for Science 、（多模态）大语言模型，以及面向人工智能的统计方法 。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2511.13612项目主页：https://prime-rl.github.io/P1/[1]https://jc-chen1.github.io/[2]https://openreview.net/profile?id=~Fangchen_Yu1[3]https://openreview.net/profile?id=~Qianjia_Cheng1
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