有很多企业技术负责人和个人开发者都在纠结一个问题：现在市面上有普通大模型和推理大模型两种选择，到底该选哪个？具体到实际场景，大家可能还面临下面这些具体困惑：

• 已经用普通大模型开发好的应用，要不要改用推理大模型？（比如之前用普通大模型开发的客服系统，现在换成推理大模型效果会不会更好？）
• 有了推理大模型，普通大模型是不是就彻底没用了？（比如现在都用AI画图了，传统PS软件是不是要被淘汰？）
• 这两种模型真的只能二选一吗？（有没有可能某些场景用普通模型更好，另一些场景反而推理模型更合适？）

本人作为一名大模型应用开发者，结合自身的经验跟大家分享一些我个人的看法。我认为，普通大模型和推理大模型，不是二选一的关系，而是互补的关系。下面我分两点来论述这个观点：

一、普通大模型和推理大模型的区别：

1. 核心功能差异‌

• 普通大模型‌：基于海量数据训练，擅长处理文本生成、机器翻译等广泛任务，但通常直接输出结果而不展示思考过程。
• ‌推理大模型‌：专为逻辑推理设计，会将问题分解为多步骤（显式推理）或内部处理（隐式推理），最终输出答案及推导过程。

2. ‌架构与训练方式

• 普通大模型‌：多采用Transformer架构，通过预训练-微调范式适应多任务，参数规模大但推理效率较低。
• 推理大模型‌：常基于强化学习优化，通过思维链技术增强逻辑能力，参数量可能更少但推理精度更高（如DeepSeek-R1）。

3. 适用场景

• 普通大模型‌：适合内容创作、多语言翻译等通用任务（如DeepSeek-V3）。
• 推理大模型‌：更适用于数学计算、代码生成、决策支持等需深度分析的场景。

4. 性能特点

• 普通大模型‌：泛化能力强，但可解释性弱，存在“黑盒”问题。
• 推理大模型‌：通过展示推理步骤提升透明度，复杂任务成功率更高，但响应时间可能更长。

5. ‌设计目标

• 普通大模型‌：追求多任务兼容性和生成能力。
• 推理大模型‌：专注于提升逻辑准确性和问题分解能力。

二、普通大模型和推理大模型分别适用的场景

1. 普通大模型的适用场景

普通大模型适用于对响应速度和成本有要求的，或者任务定义清晰的场景，例如：

• 开放域对话‌（如客服聊天、社交娱乐）
• 文本生成‌（如新闻写作、广告文案、故事创作）
• 简单问答与信息检索‌（如百科知识、翻译）
• ‌低逻辑要求的任务‌（如生成列表、格式化文本）

2. 推理大模型的适用场景

推理大模型适用于对于准确性和可靠性有要求的，或者对于复杂问题稳定性有要求的场景，例如：

• 复杂问题拆解‌（如数学证明、代码生成）
• 决策支持‌（如策略规划、风险评估）
• 严谨性任务‌（如法律条款分析、财务报告生成）
• 多步骤推理‌（如科学问题求解、算法设计）

3. 组合使用的优势互补策略

两类模型可协同工作，发挥各自优势：

• 前端交互+后端推理‌：用普通大模型处理用户自然语言输入，再调用推理模型执行逻辑任务（如客服系统先理解问题，再调用推理模型计算解决方案）。
• ‌内容生成+逻辑校验‌：普通大模型生成初稿（如合同文本），推理模型验证逻辑一致性。
• 混合架构部署‌：通用模型处理高并发简单请求，推理模型专注低频率复杂任务（如电商平台用通用模型回复咨询，用推理模型优化促销策略）。

两类模型可互补使用：通用任务选普通大模型，需逻辑严谨的场景优先推理大模型。除此之外还可以采用分层的策略，对于简单的问题直接用普通大模型处理，对于复杂的问题则分流到推理大模型进行处理。两者组合使用才是未来。

三、如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
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• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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