Meta AI präsentiert DeepConf: 99,9 % AIME 2025 mit Open-Source-Modellen

Große Sprachmodelle haben die Art und Weise, wie KI über Probleme nachdenkt, grundlegend verändert. Besonders die Techniken des parallelen Denkens und der Selbstkonsistenz gelten als Meilensteine, die die Genauigkeit von LLMs deutlich steigern.

Allerdings besteht ein grundlegendes Dilemma: Wenn mehrere Denkpfade gleichzeitig untersucht werden, steigt die Trefferquote, aber die Rechenkosten explodieren. Dieser Kosten‑Nutzen‑Abwägung fehlt bislang eine praktikable Lösung.

Ein interdisziplinäres Team aus Meta AI und der University of California, San Diego (UCSD) hat mit Deep Think with Confidence – kurz DeepConf – genau diese Lücke geschlossen. Die Methode kombiniert gezielte Mehrfachauswertung mit einem neuen, effizienten Konsistenzmechanismus, der die Rechenlast drastisch reduziert.

DeepConf hat damit einen historischen Durchbruch erzielt: Mit dem Open‑Source‑Modell GPT‑OSS‑120B erreichte die KI 99,9 % der korrekten Antworten beim AIME‑Wettbewerb 2025. Dieser Erfolg demonstriert, dass hochpräzise KI‑Lösungen auch ohne kostenintensive Hardware realisierbar sind und eröffnet neue Perspektiven für die breite Anwendung von Open‑Source‑Modellen in der Forschung und Industrie.