奥特曼说证明千禧难题的 GPT 快上线了，但那是 1 万个副本跑 4 天做出来的

OpenAI CEO 奥特曼在 11 月 2 日的阿布扎比国际石油展（ADIPEC）开幕式上放了个大招：之前攻下千禧年大奖难题的那个模型，就是即将发布的下一代 GPT。以前在电商公司盯大促，我最熟悉这种「打包宣传」——把旗舰店里最贵那套定制礼盒的战绩，印在普通走量款的详情页海报上。等你真用上这个新模型，它也不会是解开世纪数学难题的那个阵仗，因为你买的是单个账号，而奥特曼口中的奇迹，是靠普通人根本开不起的算力集群硬堆出来的。

1万个分身聊了270万条消息，普通人谁烧得起

在 Reddit 的 r/singularity 板块，那条攒了 262 条回复的帖子里引述了奥特曼的原话：「当我们证明第一个千禧年大奖难题时，是靠即将发布的下一代 GPT 的 1 万个智能体（agents），工作了大约 4 天。」

1 万个模型副本不眠不休连跑 4 天，如果折算成你手里那一个窗口单枪匹马去跑，得连轴转 110 年左右。

这道题是悬赏 100 万美元的「纳维-斯托克斯方程」，也就是描述水和空气怎么流动的方程。根据 OpenAI 在 9 月 8 日公布的数据，为了拿下它，这 1 万个没有上下级之分的副本各自挑方向、互相分享进展，在 88 小时里彼此发了 270 万条消息，总共烧掉大约 1300 亿 Token；完事后还花了 17 小时，把结果翻译成机器能一步步检查的 Lean 验证代码。

评论区有网友转述，OpenAI 员工解释过他们其实也不知道到底需要多少个副本，只试了 1 万个，成了。另一条回复在抠字眼：第一个千禧难题明明是佩雷尔曼证明的庞加莱猜想，奥特曼该说「我们的第一个」。还有人顺手调侃了一句：「Nice speech but you will not get my RAM」（演讲不错，但我的内存你别想拿走）。

对咱们平时拿 AI 写代码、改方案的普通用户来说，1300 亿 Token 的集群协同就是个看看就好的天文数字。真要想知道你到手的那一个模型有多强，得看另一个数据：36氪转载的新智元文章引述观察者 Andrew Curran 的说法，OpenAI 在 10 月公布过另一批没出动集群的成果，那是靠这个模型单次提问做出来的，平均每道题花了约 3 小时做 Pro 级深度思考。

这就实在多了。单个模型做难题确实变强了，但代价是每道题得让它深度思考好几个小时。

100万美元奖金还没发，证明过程也还在吵

就算不谈算力规模，「攻克千禧难题」这顶帽子本身也还悬在半空。

纳维-斯托克斯方程的官方题面分两种情况：一种是不受外力（外力为零），另一种是允许加一个光滑的外力。OpenAI 解决的是后面这种，前面那种还没解决。《科学美国人》在 10 月 13 日的报道里解释得很直白：OpenAI 是用了一个不符合物理的外力去「搅动」流体，让方程算出来的流速冲向无穷大——这在现实里不会发生，等于揭示了方程本身的一个缺陷。而且为了这份证明到底算不算沿用了西班牙数学家的方法，普林斯顿高等研究院的 Camillo De Lellis 对《科学美国人》坦言，这已经不再是一个能清晰核实的数学事实问题了。

发奖的克雷数学研究所也没急着掏这 100 万美元。他们只说这个问题「显然已被解决」，但按规矩，解答得先在同行评审期刊上发表、再接受整个数学社区的检验才算过关，所以审查会刻意放慢。直到 11 月 3 日，克雷数学研究所官网上纳维-斯托克斯方程那一页，状态依然标着 Active。

10 月 6 日还有三位学者（Bastounis、Circelli、Hansen）发论文指出，OpenAI 那个机器检查通过的 Lean 代码版本，和英文证明并不对应；这三位作者也说，他们没有判定英文证明是对是错。OpenAI 对此回应称，他们知道两个版本有差距，但这不说明哪个是错的，发现错误会改。

台上画的饼先别急着吃

说回奥特曼这次的「即将上线」。同一场活动上，他还放话称 AI 大多比顶尖科学家聪明（这事我们写过：奥特曼说AI已比顶尖科学家聪明，686条回复吵的却是饭碗），并且当场宣布了 OpenAI 与阿布扎比国家石油公司、G42 的合作。在一个石油展的签约大场面上预告新产品，气氛烘托到位了，偏偏上线日期一个字没提。

如果你平时在用 Codex，可能已经听到点风声。据 IT之家报道，部分 Codex 用户的后台用量统计里，已经冒出了一个没公开的 gpt-6.2-astra 模型，占比将近两成。不过官方还没公布任何消息，也没确认奥特曼嘴里的「下一代 GPT」是不是它。

现在完全没必要因为这句预告改什么计划。指望新模型一上线就能解世纪难题是不现实的；如果你手上刚好有那种需要 AI 闷头想上两三个小时的硬骨头任务，倒是可以等它正式上线后，看看 Pro 级深度思考的实际给量够不够用。对于大多数日常拿它处理文档、写点脚本的人来说，等发布后看它的普通额度大方不大方、日常干活顺不顺手，比盯着那个 1 万个分身砸出来的数学成绩管用得多。