模型与架构精选更新于 2026-10-24
推理模型
在回答前生成较长内部推理链、专门优化复杂问题求解的模型。
#模型#推理#复杂任务
通俗解释
推理模型通过强化学习或大规模推理数据训练,在数学、代码、规划和多步判断上表现更好。它通常会用更多 token 思考,因此延迟和成本更高。适用场景是有明确正确答案、需要多步验证的任务;不适合简单分类、改写或低延迟对话。使用时要注意:推理过程不一定是真实决策路径,不能把模型自述当作可解释性证据。
例子
让推理模型解一道多步数学题或审查一段并发代码,通常比普通对话模型更可靠;但让它改一句文案就是浪费。