简介

本文详细对比了推理大模型与普通大模型的核心区别。推理大模型会展示思考过程，基于Transformer架构优化并引入链式推理结构，通过高质量结构化数据训练，擅长处理复杂逻辑问题；普通大模型直接输出答案，采用预训练和微调策略，适用于客服、翻译等任务。推理大模型虽有优势但也存在"过度思考"导致的幻觉风险，未来两者融合可能成为趋势。

推理大模型是一种会“思考”的人工智能大模型，而且还会把思考过程和步骤给显示出来，就像人类的大脑在解决复杂问题的时候那样，逐步推理然后得出答案，可以说是知其然也知其所以然。

而普通大模型一般就是在收到问题后，直接把答案“吐”给用户，并没有那种显性的思考过程。

这是在使用两种大模型时最直观的区别，在这种直观区别的背后，还涉及到两种大模型在训练方式、使用场景、主要特点等维度上的各种区别。

因为推理大模型和普通大模型这两种大模型的设计目标不一样，所以在架构和训练的方式上也会有差异。

普通大模型一般是基于咱们经常听到的Transformer架构，这种架构是基于自注意力机制，处理起序列数据来非常的高效，可以胜任各种自然语言处理任务。

在训练方式上，普通的大模型通常是采用预训练和微调的两种阶段性策略。

预训练的阶段会使用到超大规模的没有标注过的数据，通过自监督学习的方式让模型学习通用的语法结构和各种知识，可以理解为这是一个训练通用大模型的阶段。

这样训练出来的大模型参数规模非常的庞大，现在各家的大模型都在卷参数，各家不同版本的大模型参数量，从几十亿到上万亿的都有，可以说是百“模”齐放。

微调（也叫精调）的阶段会使用相对少量的标注数据来训练模型，将通用大模型针对特定领域的任务进行迭代优化，这是一个从“通才”变成“专家”的过程。

推理大模型作为后起之秀，不管是在架构上和训练方式上都有着升级和改变。

架构上推理大模型虽然还是以Transfomer架构作为基础，但是很多推理大模型都在Transfomer的基础上做了优化和扩展。

一般会引入链式的推理结构（如CoT、ReAct、树状/图状推理）和强化学习模块，通过相应的奖励机制让大模型能够自发的涌现出推理的能力。

在训练过程中，推理大模型会在普通大模型的基础上，强化逻辑推理能力，所以就需要高质量的类似于“问题+推理步骤+答案”这种结构化数据，比如如数学题的解题过程、代码的调试记录，或者是包含错误路径的示例等数据，来增强推理模型的推理思考能力。

最近爆火的Deepseek R1推理大模型，它的核心架构就继承于v3-Base这个普通大模型，在保留了MoE（混合专家模型（Mixture of Experts）和MLA（多头潜在注意力机制）组件的基础上引入了蒙特卡洛树搜索（MCTS）、动态门控路由等推理控制模块，让大模型的推理能力得到充分的释放。

底层架构和训练方式上的不同，势必也导致了推理大模型和普通大模型在适用场景、特点上的不同。

在上面我们也提到，普通大模型在回答问题的时候，一般都是会直接给出答案，这种回答的方式其实就类似于一个知识库的快速检索与匹配，知识库里有，模型它就能回答你，没有的话，大概率不会给到你正确的答案，所以比较适用于那些答案比较明确并且不怎么需要复杂推导的问题或者是领域，比如客服助手、文本生成、翻译、摘要等等这些任务。

然而要想处理更加复杂的或者是逻辑性很强的问题，还是要靠我们的推理大模型出马。

推理大模型的推理能力，可以让它在解决像数学这种逻辑极强的问题时，先识别判断问题的类型，再选择套用相关的公式，最后代入数值进行计算，这样将每一步的逻辑和推理步骤都清晰地在思考过程中呈现出来。

所以推理大模型更适合处理需要复杂推理的任务，加之推理大模型出色的泛化能力，使其能够深入理解问题的本质，即使是在解答没见过的问题时，它也能够运用已有的知识和推理能力，主动去尝试不同的解决方法，直到找到最佳的方案。

不过，有利就有弊，这种强大的泛化能力也可能会带来一定的幻觉风险。

由于推理大模型在思考的时候可能会过度依赖一些模式或者是假设，从而导致它出现“过度思考”的情况，最终得出错误的答案，直白说就是可能会把一个很简单的问题，整的太复杂，结果还不对。

比如在处理一些需要已有知识比较精准严谨的任务时，推理大模型可能会因为对问题的过度思考，生成偏离实际的结论和答案。

不过随着大模型的技术不断发展，将来也可能会出现推理大模型和普通大模型融合的大模型，可以自动判断问题是需要深度推理再给出答案，还是不需要调用推理能力而直接给出答案，这样可以在一定程度上节省推理任务对计算资源的占用，大模型在不同场景下的使用效率也会大幅提高。

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