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本文提出 OM-GRPO，一种无标签 RLVR 框架，通过对答案片段上的梯度进行掩码，将奖励估计与策略优化解耦，并引入对比增强奖励（Contrast-Augmented Reward），无需额外采样即可细化奖励估计。该框架在多种推理基准上持续优于现有无标签方法，并与有监督的 ground-truth 奖励训练表现相当。