推理大模型与普通大模型的区别是什么？
核心观点：别把推理大模型看成普通大模型的简单升级版！这是两种基于不同工作机制、训练方法和运行机制的AI模型。
普通大模型，如ChatGPT、Qwen这些，工作流程是这样的：先用海量文本数据进行预训练，让它学会语言规律和各种知识；然后通过监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进行对齐。
以我自己的使用经验来说，像ChatGPT这类通用模型很会聊天，多轮对话也没问题，但遇到需要一步步推理的任务（比如debug代码），它有时候会给出看起来很对但其实错误的答案。这让我明白，模型的设计目标不同，能干的事也差得远。后来推理大模型出来了，像OpenAI的o系列、DeepSeek的R1、Google的Gemini Flash Thinking，它们在处理数学、编程这种需要多步推导的问题时，会先“想一想”再回答。
