Соревнование ARC Prize 2025 завершилось с максимальным результатом Kaggle на уровне 24% на закрытом наборе данных ARC-AGI-2, тогда как коммерческие модели и специализированные решения для уточнения показали значительно более высокие результаты. В мероприятии приняли участие 1 455 команд, подавших более 15 000 заявок и 90 исследовательских статей, все из которых являются открытыми.
- Победитель Kaggle достиг точности 24% за $0.20/задачу; лучший подтвержденный коммерческий модель Opus 4.5 набрал 37.6% за $2.20/задачу.
- Решение для уточнения от Poetiq, построенное на базе Gemini 3 Pro, достигло точности 54% за $30/задачу по сравнению с базовым уровнем в 31%.
- Tiny Recursive Model (TRM) достиг точности 45% на тесте ARC-AGI-1 всего с 7M параметров благодаря рекурсивному улучшению.
- CompressARC представил модель с 76K параметрами и достиг результата 20% на ARC-AGI-1, минимизируя длину описания во время тестирования без предварительного обучения.
Анализ выявил итеративные циклы уточнения как центральную тему, движущую прогрессом в области AGI, позволяющую моделям постепенно оптимизировать программы на основе сигналов обратной связи, а не полагаться исключительно на статические нейронные сети.