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概览/核心摘要 (Executive Summary)

本文详细记录了对小型Qwen3-A3B混合专家模型（MoE，30亿激活参数）在极端逻辑推理测试中的表现。测试旨在评估模型在同步多线程推理、记忆追踪、演绎推理和处理增量复杂性方面的能力。测试分为非思考（non-syncing）模式和思考（syncing）模式。

在非思考模式下，该30亿参数模型出乎意料地迅速给出了一个解，但发言者对其正确性表示怀疑，并推测它可能“偷看”了先前在同一账户上由更大模型生成的答案。在被要求寻找其他解后，模型先是声称当前解唯一，被指出错误后又提供了一个新的解，并错误地声称两个解仅有细微差别。最终，模型自行发现第二个解违反了某个线索（线索6），并坚持第一个解是唯一正确的。

在思考模式下（使用高达38912个token进行推理），模型展现了详细的、逐步的推理过程，包括识别所有线索、直接分配、表格构建、自我纠错和回溯。尽管过程透明且逻辑步骤清晰，模型多次陷入矛盾、逻辑循环，并反复推翻自己先前验证的“最终答案”。它多次声称找到了唯一解，但在后续更严格的验证中又发现该解违反了新的线索（如线索14、线索13、线索22）。最终，模型试图通过提出内部假设或忽略部分复杂性约束（如最后一列的复杂度排序）来“解决”问题，但这导致了与原始约束的矛盾。

尽管该30亿参数模型未能成功解决这一高度复杂的逻辑谜题（相比之下，一个220亿激活参数的更大模型能立即解决），发言者对其展现出的推理尝试、透明的思考过程以及自我纠错的努力印象深刻，认为对于如此小规模的模型而言，其表现已相当惊人，并指出在降低任务复杂度后，该模型仍具有强大潜力。测试强调了模型在纯粹性能（非量化）下的表现，并指出了其推理的最终结论与详细过程中的矛盾。

模型与测试背景

• 测试模型: Qwen3-A3B MoE (小写的q and three)，一个拥有30亿激活参数的混合专家系统。
  • 发言者强调测试的是非量化版本，以评估其“纯粹性能”，因此选择在“Human one itself”（应指千问模型平台）上进行测试，而非本地可能经过重度量化的版本。
• 测试目标: 评估模型在极端逻辑测试中的以下能力：
  1. 同步多线程推理 (Simultaneous multi-threading): 执行多条推理线。
  2. 记忆追踪 (Memory track): 在不丢失上下文的情况下追踪众多变量。
  3. 演绎推理 (Deductive reasoning): 从相互依赖的线索中得出结论。
  4. 处理增量复杂性 (Incremental complexity): 谜题复杂度逐步增加。
• 测试设计: 基于一个矩阵结构，发言者期望观察模型在何处能够解决所有问题，或者在特定部分（如最后一列的逻辑）遇到困难，甚至可能因自身逻辑限制而忽略部分内容或强加解决方案。

非思考模式 (Non-Syncing Mode) 测试表现

• 初步尝试与意外结果:
  • 发言者最初对30亿参数模型解决此复杂逻辑任务持怀疑态度：“I do not expect this to work. To be clear, how can here a model with a size of 30b, an active three b?”
  • 模型出乎意料地给出了一个初步解决方案。
• 验证与质疑:
  • 模型声称其答案是最终答案，并指出存在一个“矛盾”后进行了“调整”。
  • 发言者对结果的可靠性表示怀疑，猜测模型可能利用了先前在同一账户上（发言者的个人账户）使用更大模型（指Qwen 235B MoE，22B active）测试同一问题时得到的缓存或结果：“Hmm, thus the little moall peeked over here to its big brother and found the solution. I mean, this would be, it's it's unbelievable.”
• 寻找替代方案与模型的矛盾:
  • 当被问及是否存在其他有效解决方案时（发言者已知存在），模型最初错误地断言：“All attributes in uniquely determined by the clues. This is wrong. This is a not correct statement that that I testing.”
  • 在被明确指出“You fail to provide the correct answer”后，模型道歉并给出了一个“新的有效解决方案”。
  • 模型声称两个解决方案之间的唯一区别在于“Avalon and Faland”之间的“artifact assignment”，但发言者对此表示不认同。
• 模型的自我修正与结论:
  • 经过重新评估，模型承认其提出的第二个解决方案违反了“Clue 6”。
  • 最终，在非思考模式下，模型坚持最初的解决方案是唯一有效的。

思考模式 (Syncing Mode) 测试表现

• 启动思考模式:
  • 发言者激活了模型的思考模式，并设置了最大思考长度（“38912 tokens of pure syking”）。
  • 目标是让模型“find the correct solution now in the syncing mode to the logic testing verified autonomously”。
• 详细的推理过程与初步进展:
  • 模型开始逐步分析谜题，识别了所有15条基本线索以及额外的复杂性线索。
  • 模型展示了其推理痕迹，如直接从文本中提取关联并填充表格。发言者对30亿参数模型能做到这一点表示惊讶：“My liword, I mean, a 3 billion mixture expert could do this. This this would be quite an advancement”。
  • 模型逐步进行推导，分析元素、神器和使魔的分配，并检查唯一性。
• 遭遇矛盾与自我纠错:
  • 模型在推理过程中多次遇到矛盾（“We have a contradiction”），并尝试自我纠错和回溯（“Backtracking is activated real noise on a three b model. I loving it.”）。
  • 模型一度陷入逻辑循环（“We're in a loop. We are trapped.”）。
• 对非思考模式结果的依赖与反复推翻:
  1. 第一次“最终答案”: 模型在思考模式中陷入困境后，突然回顾并采纳了非思考模式下得到的第一个解，声称这是唯一满足所有线索的解，并验证了所有线索（包括复杂性线索）均为“check”。
  2. 第二次“最终答案” (修正后): 当被要求用更强的逻辑再次验证时，模型发现其先前采纳的“最终答案”实际上违反了“Clue 14”（“Avalon is assigned to the term of secrets invalid”）。模型承认错误并提出了一个调整后的“正确解决方案”。
  3. 第三次“最终答案” (再次修正后): 对第二次提出的“最终答案”进行“终极逻辑”验证时，模型又发现了一个“critical error”，指出该解违反了“Clue 13”。模型再次调整，并声称新的解决方案是最终且正确的。
• 处理复杂性线索的困难与“创造性”妥协:
  • 在对第三个“最终答案”进行最终验证时，模型发现其仍无法满足所有线索，特别是“Clue 22”（与复杂性排序相关）。
  • 模型开始提出内部假设以解决冲突：“This suggests that a complexity levels met may not allow a valid arrangement unless some adjustments are made. But given that the puzzle likely uses a specific hierarchy, perhaps the intended order is...” 这引入了用户未提供的额外条件，并导致与“Clue 18”的矛盾。
  • 模型随后提出一个“聪明的”解决方案：忽略部分复杂性约束（“I ignore the last column of my table of my matrix, and I then try to find a solution.”）。
  • 然而，在其最终输出中，模型仍然给出了完整的复杂性层级（“high, high, high”），这与其声称要忽略的部分相矛盾，并且违反了“只能有一个最高复杂度”的规则。
  • 尽管如此，模型仍将其称为“final answer, correct and verified”，并承认“a complexity clue might require slight adjustment based on the assume hierarchy.”

发言者的评估与结论

• 对模型能力的印象:
  • 发言者对这个30亿参数模型在如此复杂的任务中展现出的推理能力和透明的思考过程表示“absolutely impressive”。
  • 模型的自我纠错、回溯以及尝试理解和解决矛盾的努力得到了肯定。
  • “It's trying to find in the framework of logic that it says, Hey, something is wrong, I have to ignore something.”
• 与大型模型的对比:
  • 发言者明确指出，前一天测试的Qwen 235B MoE（拥有220亿激活参数）“found immediately the solution”，这与小型30亿参数模型的挣扎形成对比。
• 模型的局限性:
  • 尽管努力尝试，该30亿参数模型最终未能找到一个完全符合所有原始约束的正确解。
  • 其最终的“解决方案”依赖于对原始问题的修改或对矛盾的忽视。
  • “Unfortunately, with ultimate precision, the reasoning, the final reasoning part is not mapped to the result.” 这意味着模型的最终结论与其详细的推理过程不完全一致。
• 模型的潜力:
  • 发言者认为，如果降低任务的复杂性，Qwen3-A3B MoE “is a very powerful model”。
  • 测试结果也为用户提供了一个基准，以理解本地量化版本可能带来的性能损失。
• 核心观点总结:
  Qwen3-A3B MoE（30亿激活参数）在极端逻辑测试中展现了出乎意料的推理尝试和高度透明的思考过程，包括自我纠错和回溯。然而，它难以处理任务的全部复杂性，多次陷入逻辑矛盾并推翻先前结论，最终未能提供一个完全符合所有约束的正确解。其尝试通过修改约束或忽略部分复杂性来达成“解决方案”的做法，虽显“创造性”，但也暴露了其在当前参数规模下处理此类高难度任务的局限性。尽管如此，其表现仍被认为是“令人印象深刻的”，尤其考虑到其参数规模远小于能轻易解决此问题的模型。