在科学探索的征途上，推理能力始终是驱动进步的核心引擎。科学家们不仅需要精准回忆既有知识，更需具备提出创新假设、严谨测试并持续修正这些假设的能力，同时能够在不同学科领域之间实现思想的融会贯通。随着人工智能技术的飞速发展，如何科学评估AI模型在科学研究中的深度推理能力，已成为当前学术界面临的重要课题。
近期，AI模型在多个关键领域取得了令人瞩目的突破性进展。它们在国际数学奥林匹克和信息学奥林匹克等顶级赛事中展现出卓越表现，充分证明了其强大的问题解决能力。与此同时，以GPT-5为代表的先进AI模型正有效赋能真实的科学工作流程。研究人员借助这些智能系统进行跨学科的文献检索与分析，以及复杂的数学证明工作，将原本需要数天甚至数周的研究时间大幅压缩至数小时，极大地提升了科研效率。
为更全面地评估AI在科学研究中的实际能力，我们特别推出了全新基准——FrontierScience。这一基准聚焦于物理、化学、生物等前沿科学领域，专门用于评估AI模型在专家级科学推理方面的表现。FrontierScience包含数百个经过资深科学家严格验证的科学难题，并创新性地设置了两个问题追踪模块：奥林匹克版和研究版。其中，奥林匹克版旨在测量AI在竞技式科学推理方面的能力，而研究版则专注于评估AI在真实世界科学研究场景中的表现。
根据初步评估结果，GPT-5.2在FrontierScience基准的奥林匹克版和研究版中均表现优异，整体表现优于其他同类模型。具体数据显示，GPT-5.2在奥林匹克模块中取得了77%的优异成绩，而在研究模块中也获得了25%的较好表现。尽管当前AI模型已能有效支持科研流程中的结构化推理环节，但在开放式思维能力和创新性思考方面仍有显著提升空间。现阶段，科学家们主要利用AI模型加速研究流程中的数据处理与分析环节，但在问题框架构建和实验验证等关键环节仍需依赖人类专家的专业判断。
展望未来，我们将持续完善FrontierScience基准体系，并逐步拓展其应用领域覆盖更多科学学科，致力于帮助AI模型真正成为人类科学发现的可靠伙伴。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在未来科学研究中扮演更加重要的角色，推动人类认知边界的持续拓展。