Deepseek R1作为推理模型，相比通用大模型，推理模型有什么优势？

Deepseek 真正火出圈，是在 DeepSeek R1 的发布以后。此前，OpenAI 的 O1 几乎是市场上唯一一款知名的推理模型。推理模型因其严密的推理过程，特别擅长处理需要明确答案的问题，比如编写代码、解答数学题等。因此，在这些特定任务中，推理模型的应用效果通常更好--它能像经验丰富的程序员般编写 Python 脚本，也能像数据分析师解读海量信息，能真正应用到实际的生产工作当中，这个也是

猿类崛起@

1137人浏览 · 2025-04-13 18:42:52

猿类崛起@ · 2025-04-13 18:42:52 发布

一、前言

本文将深入介绍推理模型的概念、工作方式，与其他通用大模型的差异。通过结合具体的应用场景，帮助读者更直观地理解推理模型的优势与特点。

二、推理模型是什么与其他通用模型有什么区别？

什么是推理模型，在 OpenAI 的官网上，OpenAI 定义推理模型是在回答之前进行思考，并在回复用户之前，在内部生成一长串的思维链过程。

这里尝试做下总结定义：推理模型是一类专门设计用于解决复杂逻辑推理、分步分析和多步决策任务的模型，通常用于处理需要多步分析的任务，例如：数学问题求解、逻辑推理、多步决策、复杂问答和程序代码生成等。

“推理模型的核心目标是模拟人类的推理过程，通过分步分析和逻辑推导得出准确的结果。”

通用模型相对更注重通用性和灵活性，以适应多种类型的任务。其在处理一些简单直接的任务时，不需要进行复杂的推理步骤，能够快速给出结果。比如在进行简单的文本分类或常见问题回答时，通用模型可以凭借其预训练中积累的知识和相对简单的处理流程，快速匹配答案并输出，但是注意，不是说通用完全没有推理能力。

举个简单例子来说明一下通用模型和推理模型的区别：

场景：解决一道复杂的数学应用题

题目：小明有 10 个苹果，他每天吃掉 2 个苹果，同时每天会从树上摘 1 个新苹果。请问 5 天后，小明还剩多少个苹果？

通用大模型的处理方式

通用大模型（如 GPT、Llama）会尝试通过单次推理直接生成答案。它的处理过程可能是这样的：

用户输入题目文本，大模型直接生成最终答案，例如“小明还剩 5 个苹果”。

特点：

速度快：模型通过单次推理直接生成结果，不需要分步分析，或者简单的分析。
可解释性低：用户无法看到具体的计算过程，只能看到最终答案。
可能出错：如果模型对题目的理解有误，可能会生成错误的答案。

推理大模型的处理方式

推理大模型会通过分步推理逐步解决问题。它的处理过程可能是这样的：

第一步，理解题目，提取关键信息

初始苹果数：10 个，每天吃掉：2 个，每天摘取：1 个，时间：5 天。

第二步，计算每天苹果的变化

每天净减少的苹果数 = 吃掉的苹果数 - 摘取的苹果数 = 2 - 1 = 1 个。

第三步，计算 5 天后的苹果数

总减少的苹果数 = 每天净减少的苹果数 × 天数 = 1 × 5 = 5 个。-剩余苹果数 = 初始苹果数
总减少的苹果数 = 10 - 5 = 5 个

第四步，输出

最终答案“小明还剩 5 个苹果”，并附带详细的推理步骤

特点：

可解释性高：用户可以清晰地看到每一步的计算过程，便于理解和验证
准确性高：通过分步推理，模型更容易得出正确的结果

应用场景上的区别

推理模型的应用场景：

1、数学问题求解：解决复杂的数学问题，例如财务人员需要计算复杂的税务或利润分配问题

2、逻辑推理：处理需要逻辑分析的任务，例如项目经理需要分析项目进度延迟的原因并制定解决方案

3、复杂问答：回答需要多步推理的复杂问题，例如市场分析师需要分析产品销量下降的原因并提出改进建议程序

4、代码生成：生成复杂的程序代码或解决编程问题，例如编写一个排序算法，或修复代码中的逻辑错误

通用模型的应用场景：

文本生成、问答与对话、翻译、摘要与总结、情感分析与分类

总结差异：

👀

三、我们结合一个典型场景来展示一下推理大模型的能力

在智能客服场景中，用户可能会提出各种复杂或模糊的问题，推理模型可以通过拆解问题、分步分析，逐步解决用户的需求。以下是一个具体的例子，展示推理模型如何拆解用户问题并逐个分析解决。

场景：用户咨询订单问题

用户提问：“我上周五下单的商品还没收到，而且订单状态显示已发货，这是什么情况？”

推理模型的拆解与解决过程

步骤 1：理解用户问题

1、识别用户的核心问题：

订单未收到
订单状态显示已发货

2、提取关键信息：

时间：上周五
订单状态：已发货

模型输出：

1、为什么订单状态显示已发货，但用户未收到？

2、如何处理未收到订单的问题？

步骤 2：分析子问题 1（订单状态与物流信息）

子问题 1（为什么订单状态显示已发货，但用户未收到？）

模型推理：

1、查询订单系统，获取物流信息。

例如：物流公司为 XX 快递，物流单号为 123456789。2、分析物流信息：

如果物流信息显示“已发货但未送达”，可能原因包括：

物流延迟
快递员未及时派送
地址信息错误

3、结合用户提供的时间（上周五），判断是否超出正常配送时间。

模型输出：

1、物流延迟，预计 1-2 天内送达。

2、快递员未及时派送，建议联系物流公司。

3、地址信息错误，请核对收货地址。

步骤 3：分析子问题 2（如何处理未收到订单的问题）

子问题 2（如何处理未收到订单的问题？）

模型推理：

1、根据子问题 1 的分析结果，提出具体解决方案：

如果物流延迟：建议用户耐心等待。
如果快递员未及时派送：提供物流公司联系方式，建议用户主动联系。
如果地址信息错误：引导用户修改地址或联系客服更正。

2、如果问题无法解决，提供进一步支持：

例如：申请退款、重新发货等。

模型输出：

解决方案：

1、如果物流延迟，请耐心等待，预计 1-2 天内送达。

2、如果快递员未及时派送，请联系 XX 快递，电话：123-456-789。

3、如果地址信息错误，请核对收货地址或联系客服更正。

4、如果问题仍未解决，可申请退款或重新发货。

步骤 4：生成最终回复

模型输入：子问题 1 和子问题 2 的分析结果

模型推理：

1、将分析结果整合成用户友好的回复。

2、确保回复清晰、简洁且包含所有必要信息。

模型输出：

您好！关于您的订单问题：

1、订单状态显示已发货，但您未收到，可能是由于物流延迟、快递员未及时派送或地址信息错误。

2、建议您：

如果物流延迟，请耐心等待，预计 1-2 天内送达。
如果快递员未及时派送，请联系 XX 快递，电话：123-456-789。
如果地址信息错误，请核对收货地址或联系客服更正。

3、如果问题仍未解决，您可申请退款或重新发货。感谢您的理解与支持！

说明下上述几个步骤之间输出输入是在模型内部自动完成的，不需要用户介入，只有模型需要更多信息才能继续分析，例如用户未提供订单号或物流单号，模型会主动询问用户。

👀

四、总结展望

本文将深入介绍推理模型的工作方式和特点，没有在技术上做深入分析，主要是让读者能对推理模型有个整体的认识，后面会针对推理模型如何训练的做深入分析，针对推理模型，在 Deepseek R1 发布以后，也看到其他厂商陆续推出推理模型，例如 Qwen2.5-Max。

推理模型的核心优势在于其逻辑推理能力，未来的发展方向将不仅仅局限于特定任务，虽然当前的推理模型主要针对特定任务（如代码生成、数学推导）进行优化，但随着技术的进步，推理模型将逐渐向通用化发展。未来的推理模型将能够处理更广泛的任务，同时保持其逻辑推理的优势，推理模型未来可期。

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