中国商务新闻网在AI浪潮的推动下，今年以来多家科技公司宣布推出通用大语言模型产品，而好未来选择了另一个方向，不基于将现有大语言模型做微调和接口调用、不做通用大语言模型，而是深入数学的垂直领域研发大模型，致力于打造自主、稳定、可持续、高质量的数学解决方案。8月24日，在好未来20周年直播活动中，CTO田密宣布好未来自研的数学领域千亿级大模型MathGPT正式上线并开启公测。

用户使用MathGPT时，用文字或图片方式上传数学题，即可得到对话式的解答反馈，也可以通过“随机来一题”的按钮，随机生成数学题目并由系统给出解答。目前，MathGPT支持中文、英文版本的PC端和移动端体验。

先进的数学解题能力

(资料图片仅供参考)

田密介绍，MathGPT汇集了好未来多年教育教研数据积累，专注于数学领域。千亿级大模型的训练、推理、部署框架，为模型赋予了强大能力。通过优质教育数据，实现题目计算、讲解、问答等多任务持续训练和有监督微调，呈现出卓越表现。此外，借助人类反馈对齐，还将进一步提升模型综合素养。MathGPT在解题准确率、稳定性及用户体验方面均有明显的优势。

MathGPT官网显示，MathGPT的数学计算能力已覆盖小学、初中、高中的数学题，题目类型涵盖计算题、应用题、代数题等多个类型，还可以针对题目进行追问，暂未开放数学之外的问答互动。

MathGPT技术报告显示，在CEval-Math、AGIEval-Math、APE5K、CMMLU-Math、高考数学和Math401等6个公开数学评测集合的测试结果中，好未来的MathGPT取得了多项测试的最高分数。同时，MathGPT在C-Eval的初高中的全科测试集合上也均有不错的表现。

在解题稳定性、讲解友好度方面，MathGPT基于海量名师解题过程的数据进行模型训练，模型的解题步骤专业清晰。

以一道数列题为例，MathGPT给出的答案包含“分析”、“详解”、“点睛”三个部分，比通用大模型的粗略讲解方式更为细致，“分析”提供了题目的解题思路、思考方式，帮助用户更好地理解题目，“详解”则给出具体的计算方式和答案，最后“点睛”的环节，对题目的考点、难点、关键点进行提示，帮助用户回顾反思出题意图、举一反三。

对于使用者而言，研究数学问题不仅在于得到答案本身，更在于答案背后的解题原理、思路逻辑。与其他通用大模型相比，MathGPT能实现更高准确度的解题，也能把答案解析得更清楚、讲解得更明白，更好地满足用户使用AI产品解答数学问题的核心需求。

在MathGPT发布同时，好未来也在官网更新了一个具有代表性和挑战性的数学任务评测集，供全球人工智能专家、数学爱好者体验和测评。田密介绍，希望让MathGPT在数学教育领域发挥更大作用，好未来愿意把基于大规模、高质量的内容的千亿级大模型研发经验方法和业内分享，和行业共同进步。

好未来AI的厚积薄发

通用大模型“重文轻理”，在数学问题的解决、讲解、问答和推荐方面则存在明显的短板。而在另一个层面，在通往通用人工智能的路上，数学推理能力很重要，全球有很多大型公司在做这方面的研究。

“好未来在数学的数据和业务上有20年的积累，有大量的教育数据的积累和持续生产教育数据的能力，所以选择做这个难而正确的事情。”田密称，好未来希望用自己在数学和AI上的多年积累，做好AI大模型时代的数学基础工作。

好未来也在积极参与推动大模型标准体系建设，先后作为核心单位参与了由国家人工智能标准化总体组组织的大模型系列国家标准、中国信通院牵头编制的“大模型预训练模型技术和应用评估方法”系列团体标准，以及教育部教育信息化技术标准委员会暨全国信息技术标准化技术委员会主导的“教育通用大模型”系列标准编制工作。

近期，好未来正作为牵头单位与中国信通院、复旦大学、科大讯飞、百度等行业领先科研机构、高校、企业一同编制教育大模型团体标准，从覆盖场景、应用成效、服务可靠等维度全面评估教育大模型能力，为教育大模型应用落地提供参考与指导。