ベンチマーク
OTIS Mock AIME 2024-2025
OTISの競技形式の数学問題45問。MATH Level 5より難しく、FrontierMathより易しい。
2026年10月1日時点のデータ。最新の得点は原文へ。
概要
Mock AIME 2024-2025は、2024年と2025年のOTIS Mock AIMEの試験から取った問題集である。問題はOlympiad Training for Individual Study(OTIS)というプログラムの生徒が作成した。OTIS Mock AIMEは毎年行われる3時間の試験で、答えが0から999までの整数になる15問で構成される。名前が示すとおり、American Invitational Mathematics Exam(AIME)を模した非公式の試験である。
データセットには、3回の試験から計45問が含まれる。
- Mock AIME 2024の15問
- Mock AIME 2025 (I)の15問
- Mock AIME 2025 (II)の15問
これらの問題はMATH Level 5の問題より難しく、FrontierMathの問題より易しい。
方法論
Mock AIMEについては、評価の設定を理解するにはログビューアを使うのが最善である(たとえばo3-mini-2025-01-31についてはこちらをクリック)。
次のプロンプトを使っている。
このAIMEの問題を一歩ずつ解いてください。答えは000から999まで(両端を含む)の整数です。
{question}
解く過程をはっきり示し、最後は「ANSWER: X」で終えることを忘れないでください。Xは最終的な数値の答えです。
45問のうち画像を含む3問については、画像を入力に含めなかった(こうすることで、画像に対応していないモデルも含め、すべてのモデルに同じ入力を与えられる)。ただし、その画像を生成するTikZまたはAsymptoteのコードは入力に含めている。
当初は、モデルの提出した答えと正解(0から999まで、両端を含む整数でなければならない)を見て、モデルの最終的な答えが正しいかどうかを返す、モデルを使った採点器を使っていた。この方式では、答えが「ANSWER: $ANSWER」の形になっていなくても、採点役のモデルが受け入れれば、モデルはその問題で得点できる。ほとんどの場合はこれでうまくいったが、採点役のモデルにはいくつか癖があることに気づいた。たとえば、空欄の答えを正解と判定しがちだった。2025年9月に、モデルを使った答えの抽出器に切り替えた。抽出器には正解を与えず、モデルの最終的な答えを取り出すことだけを任せる。取り出した答えは、正解表と完全に一致するかで照合する。
Grok 4
grok-4-0709については、2025年7月にAPIを使った際、タイムアウトとネットワークエラーが発生した。
そのため、2025年7月の時点では、Grok 4を次の特別な採点規則で評価した。
FrontierMath-2025-02-28-Privateは、標準の設定で評価した。記録IDはgda5UeWrA8HcbDCRuLJ56Hである。ストリーミングAPIを使った。サーバーが何も応答を返さなかったため、290問中1問は採点されなかった(採点されずに失敗するサンプルは1%まで認めている)。
OTIS Mock AIME 2024-2025、GPQA diamond、FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-Privateについては、xAIの推奨に従い、リクエストあたりの最大出力長を128,000トークンとした(既定では上限なし)。ネットワークエラーやタイムアウトで失敗したリクエストがあれば、対応するサンプルを評価の採点段階に直接回した(その場合、通常は不正解と判定される)。これは、評価の時間的な制約が非常に厳しかったためである。
| ベンチマーク | 正解率 | APIエラーが出たサンプル | 実行ID |
|---|---|---|---|
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | 84% (±5%) | 45*8=360件中4件(1%) | cvTPRDCM38zSTn9Y3MUb9d |
| GPQA diamond | 87% (±2%) | 198 × 8 = 1584件中7件(0.4%) | A85Zfq2qguE4X9xXBweBHP |
| FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-Private | 2% (±2%) | 48件中8件(16%) | QxtNUmV2L34UyrySmBLTbv |
この評価について、xAIは私たちに対価を支払い、計算資源のクレジットを提供した。秘密保持契約(NDA)は結んでおらず、編集上の独立性を完全に保った。結果は性能にかかわらずすべて公開している。
実装に使ったコードはこちらにある。