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推理能力上的差异

推理模型在推理能力方面表现突出，它们擅长通过生成中间步骤和“思维链”逐步解决复杂问题。这意味着面对数学计算、逻辑推理、多跳推断等任务时，推理模型能够将问题分解为若干子步骤，每一步给出推理结果，最终汇总得到答案。这种逐步推导的方式使得推理模型在复杂任务中成功率更高、答案的逻辑一致性更好。例如，对于一个需要数学证明的提问，推理模型会先列出已知条件、推导中间结论，最后得到完整证明过程和结论。

相反，非推理模型（传统的通用大模型）在推理能力上相对有限。它们通常直接基于输入模式生成最终答案，很少显式展示中间推理过程。对于一般的开放问答、对话或文本生成任务，这类模型可以给出流畅且相关的回答。然而，当问题需要严格的逻辑链或多步骤推导时，非推理模型往往力不从心，可能给出不正确或不充分的答案。这是因为非推理模型的训练目标主要关注语言流畅性和语义相关性，并未在逻辑推导方面进行专门优化。

模型架构设计上的差异

在架构设计方面，非推理模型通常采用标准的 Transformer 架构，以统一的神经网络层来应对各种任务。这类模型一般是“密集”模型（dense model），即所有参数对所有输入都共同发挥作用，没有专门为某类推理任务设计的模块。一些