IBM 专家完整讲解大推理模型和大语言模型的区别

sowang

@零重力瓦力
从 ChatGPT-o1 和 DeepSeek R1 开始，如今几乎所有大的模型都有推理（Reasoning）或者思考（Thinking）模式。那么具有推理模式的大模型（LRM）和大语言模型（LLM）具体有哪些区别？IBM 技术专家 Martin Keen 做了一个通俗、全面的解析。

大语言模型（LLM），能写文章、答题，其本质就是通过其内部的神经网络不断预测 “下一个词”，用庞大的数据和统计规律，生成看起来很像人写的内容。它们的反应很快，适合各种 “即兴” 任务。

大推理模型（LRM），它们做事的风格不一样。不是拿到问题就即刻解答，而是先停下来想一想，甚至列个计划、权衡各种思路，还会自查结果，再决定怎么回答。比如遇到复杂点的问题，例如厘清一家公司的现金流，调试一段难搞的代码，光靠直觉是不够的。LRM 会在 “脑子里” 演练、验证，碰上死胡同还能推倒重来，最后才给你一个靠谱的答案。

当然，这不是免费的午餐。LRM 花的时间更多，消耗的算力也更大。每多思考一步，延迟、成本都会往上走。对于简单需求，LLM 那种 “快嘴” 反而更合适。但如果你追求复杂推理、准确决策，LRM的 “慢工出细活” 就很值。

那么大推理模型是怎么训练的呢？开发人员会先用海量网页、书籍、代码等数据，把它们的常识和语言能力打牢，然后再专门 “补课” 推理能力。这里会用到逻辑题、多步数学题、一些困难的编程题，而且每个样本都配了详细的解题思路，让模型学会怎么一步步推理、展示过程。接下来，模型还会自己去尝试新题，通过奖励机制不断调整，比如人类给它的 “点赞” 或 “点踩”，或者用更小的模型来当裁判，专门判别推理过程的好坏。还有一种叫 “蒸馏”的方式，让更大的 “教师” 把解题思路传给新的 “学生” 模型。

用 LRM 的好处是解决复杂问题，答案更有条理、决策也更细致，也不用过于注重提示词工程。但缺点是算力花得多，成本高，速度慢。对于只要一条 “文艺小句” 的场景，用不到这么 “重量级” 的家伙，轻量模型就够了。但如果你要的是那种能解释能验证、能自查自证的“思考型” 模型，LRM 确实是目前最有潜力的方向。

可以说，现在最聪明、最能攻坚的模型，基本都是这种能 “停下来想一想” 的LRM。它们不再只是快嘴型的 “文字生成器”，而是真的在推敲、在思考，努力给你一个更靠谱的答案。



视频：具有推理模式的大模型（LRM）和大语言模型（LLM）具体有哪些区别？
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