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过去一年，很多产品都提供了标准模式和思考模式。比如 [[OpenAI]] 的推理型模型、[[DeepSeek]] 的 R 系列、以及 [[Anthropic]] 在 [[Claude]] 中提供的 extended thinking。表面看回答差不多，但延迟和价格差距明显，很多人会疑惑到底贵在哪里。
这个问题其实触及了当前 AI 发展的一条关键分叉：同样是大语言模型，推理阶段的计算方式完全不同。下面把核心差异讲清楚。
普通模型是怎么工作的
普通语言模型（也叫标准模型）本质上是自回归生成器。输入给它一段文本，它就按概率分布预测下一个 token，然后再预测下一个，直到生成完整回答。这个过程是连续的，推理时的计算量基本固定，模型不会先在内部跑一段长推演再输出。
这带来一个特性：普通模型的能力主要由训练阶段的规模决定，推理阶段能做的提升相对有限。你让它输出更长，可能得到更多解释，但不一定更准确。早期提示工程里的 Chain-of-Thought 技巧之所以在某些任务上有效，本质上是让模型把中间步骤写出来，减少它在复杂问题上跳步的概率，但它仍然是在边生成边思考。
推理模型做了什么不一样的事
推理模型的关键变化是把推理过程单独放到一个内部草稿空间，在给出最终答案之前，先消耗额外的推理预算进行多步推演。这个内部草稿通常不可见，部分产品会给出简化摘要或只提供最终结论。
推理模型对推理预算非常敏感：给它更长的思考时间，它在复杂任务上的表现往往更好；削减预算，它的表现会明显下降。也就是说，它的能力上限不仅由训练阶段决定，还能在推理阶段通过更多计算“临时扩展”。
这条路线已经有不少公开工作支撑，比如 [[DeepSeek R1]] 等项目展示了通过强化学习训练更长推理链的可行性，说明“会思考”不是玄学，而是可以被系统训练出来的能力。
两类模型真正的差异在哪里
从实际使用角度看，差异主要体现在三个方面。
任务匹配：推理模型更擅长多步骤、可验证的任务，比如数学推导、算法设计、复杂逻辑推断、代码调试。普通模型更适合写作、翻译、摘要、聊天等任务，这些任务强调流畅和风格而不是严格推演。
延迟与成本：推理模型需要额外计算，延迟更高，价格通常也更贵。不少 API 会把内部推理 token 计入费用，用在简单任务上性价比不高。
可控性与格式：普通模型更容易严格遵守格式要求。推理模型为了保证正确性，可能更倾向于自己的推理路径，输出更长或更不符合格式。在生产环境里，如果需要固定结构，往往需要额外的格式化步骤。
实际选择时的一些经验
我的使用策略大致是这样的。
日常写作、翻译、头脑风暴、简单摘要，优先用标准模型，速度快、成本低、体验稳定。
需要多步推理或存在唯一正确答案的任务，优先用推理模型，再自己检查结论和关键步骤。
如果既需要推理正确，又需要严格格式，可以先用推理模型拿结论，再用标准模型按格式重写。
还有一个实践心得：不要过度拆分问题去“指导”推理模型。过度引导有时会限制它的探索空间，反而降低准确率。把问题描述清楚，让模型自己推演，通常更稳。
最后
推理模型和普通模型代表了两条不同的能力扩展路径：一条靠更大的训练规模塑造直觉型输出，另一条靠推理阶段的计算扩展分析能力。它们不是替代关系，而是互补的。
对我来说，这个变化最有价值的地方在于：推理阶段成为新的可扩展维度。就像人既可以凭经验快速判断，也可以在复杂问题上放慢节奏反复推敲。AI 也是如此，关键是把合适的模型用在合适的任务上。
