推理能力上的差異

推理模型在推理能力方面表現突出，它們擅長通過生成中間步驟和“思維鏈”逐步解決復雜問題。這意味著面對數學計算、邏輯推理、多跳推斷等任務時，推理模型能夠將問題分解為若干子步驟，每一步給出推理結果，最終匯總得到答案。這種逐步推導的方式使得推理模型在復雜任務中成功率更高、答案的邏輯一致性更好。例如，對于一個需要數學證明的提問，推理模型會先列出已知條件、推導中間結論，最后得到完整證明過程和結論。

相反，非推理模型（傳統的通用大模型）在推理能力上相對有限。它們通常直接基于輸入模式生成最終答案，很少顯式展示中間推理過程。對于一般的開放問答、對話或文本生成任務，這類模型可以給出流暢且相關的回答。然而，當問題需要嚴格的邏輯鏈或多步驟推導時，非推理模型往往力不從心，可能給出不正確或不充分的答案。這是因為非推理模型的訓練目標主要關注語言流暢性和語義相關性，并未在邏輯推導方面進行專門優化。

模型架構設計上的差異

在架構設計方面，非推理模型通常采用標準的 Transformer 架構，以統一的神經網絡層來應對各種任務。這類模型一般是“密集”模型（dense model），即所有參數對所有輸入都共同發揮作用，沒有專門為某類推理任務設計的模塊。一些