推理模型
Reasoning Model具备扩展思考能力的 LLM，通过「慢思考」链式推理解决数学、代码等复杂问题，代表作有 o1/o3、DeepSeek-R1、Claude 3.7 Sonnet。
# 推理
# LLM
推理模型
推理模型在给出最终答案前会进行大量内部「思考」，通过自我验证和回溯提升准确率。
与普通 LLM 的区别：
| 标准 LLM | 推理模型 | |
|---|---|---|
| 思考过程 | 隐式（CoT 提示） | 显式内部思考链 |
| 擅长场景 | 通用问答、创作 | 数学、代码、逻辑推理 |
| 响应延迟 | 低 | 高（思考时间更长） |
| Token 消耗 | 低 | 高 |
代表模型： - OpenAI o1 / o3（全面推理） - DeepSeek-R1（开源，接近 o1 水平） - Claude 3.7 Sonnet（Extended Thinking 模式）
提示： 对于简单问题，推理模型反而可能过度思考——按任务复杂度选型。