什么是用于推理任务的大型语言模型？
用于推理任务的大型语言模型是专门设计用于在逻辑思维、数学问题解决和复杂多步推理方面表现出色的大型语言模型。这些模型采用强化学习和思维链处理等先进训练技术，将复杂问题分解为可管理的步骤。它们能够以前所未有的准确性处理数学证明、编码挑战、科学推理和抽象问题解决。这项技术使开发者和研究人员能够构建需要深度分析思维的应用，从自动化定理证明到复杂数据分析和科学发现。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1还融入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上的表现与OpenAI-o1相当，并通过精心设计的训练方法提升了整体效率。
DeepSeek-R1：卓越的推理性能
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1还融入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上的表现与OpenAI-o1相当，并通过精心设计的训练方法提升了整体效率。该模型采用MoE架构，拥有671B参数和164K上下文长度，代表了推理模型开发的巅峰。
优点
- 在推理任务中性能与OpenAI-o1相当。
- 先进的强化学习优化。
- 庞大的671B参数MoE架构。
缺点
- 由于模型规模庞大，计算要求更高。
- 在SiliconFlow上，每百万输出token定价为$2.18，价格较高。
我们喜爱它的理由
- 它通过精心设计的RL训练，提供了与最佳闭源模型相媲美的最先进推理性能。
Qwen/QwQ-32B
QwQ是通义系列中的推理模型。与传统的指令微调模型相比，QwQ具备思考和推理能力，可以在下游任务，特别是难题上显著提升性能。QwQ-32B是中等规模的推理模型，能够与DeepSeek-R1、o1-mini等最先进的推理模型竞争，并取得有竞争力的表现。
Qwen/QwQ-32B：高效推理的卓越之选
QwQ是通义系列中的推理模型。与传统的指令微调模型相比，QwQ具备思考和推理能力，可以在下游任务，特别是难题上显著提升性能。QwQ-32B是中等规模的推理模型，能够与DeepSeek-R1、o1-mini等最先进的推理模型竞争，并取得有竞争力的表现。该模型融合了RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置等技术，拥有64层和40个Q注意力头（GQA架构中KV为8个）。
优点
- 与大型推理模型相比具有竞争力的性能。
- 高效的32B参数规模，部署更快。
- 采用GQA的先进注意力架构。
缺点
- 与大型模型相比，上下文长度较短（33K）。
- 可能无法达到671B模型的绝对峰值性能。
我们喜爱它的理由
- 它在推理能力和效率之间取得了完美平衡，以更易于获取的方式提供了具有竞争力的性能。
DeepSeek-V3
新版DeepSeek-V3（DeepSeek-V3-0324）沿用了此前DeepSeek-V3-1226的相同基础模型，仅对后训练方法进行了改进。新的V3模型融合了DeepSeek-R1模型训练过程中的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的性能。
DeepSeek-V3：增强型推理强手
新版DeepSeek-V3（DeepSeek-V3-0324）沿用了此前DeepSeek-V3-1226的相同基础模型，仅对后训练方法进行了改进。新的V3模型融合了DeepSeek-R1模型训练过程中的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的性能。它在数学和编码相关的评估集上取得了超越GPT-4.5的成绩。此外，该模型在工具调用、角色扮演和日常对话能力方面也取得了显著提升。
优点
- 融合了R1强化学习技术。
- 在数学和编码方面得分超越GPT-4.5。
- 庞大的671B MoE架构，拥有131K上下文。
缺点
- 部署需要高计算资源。
- 企业使用的高级定价结构。
我们喜爱它的理由
- 它结合了两者的优点：继承自R1的卓越推理能力与强大的通用性能。
推理AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的推理AI模型，每个模型都拥有独特的优势。在尖端推理性能方面，DeepSeek-R1遥遥领先。对于不妥协的高效推理，QwQ-32B提供了最佳平衡。而对于结合了通用能力的多元推理，DeepSeek-V3表现出色。这份并排对比视图将帮助您为特定的分析和问题解决需求选择合适的推理模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理 | $2.18/M 输出, $0.5/M 输入 | 卓越的推理性能 |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | 推理 | $0.58/M 输出, $0.15/M 输入 | 高效推理的卓越之选 |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 通用 + 推理 | $1.13/M 输出, $0.27/M 输入 | 多元推理 + 通用任务 |
常见问题
我们2025年推理任务的三大推荐是DeepSeek-R1、Qwen/QwQ-32B和DeepSeek-V3。这些模型都因其在逻辑推理、数学问题解决和复杂多步思维能力方面的卓越表现而脱颖而出。
我们的分析显示，DeepSeek-R1在纯推理性能方面领先，其能力可与OpenAI-o1媲美。对于不牺牲质量的成本效益推理，QwQ-32B以更高效的封装提供了具有竞争力的性能。对于需要推理和通用能力的用户，DeepSeek-V3提供了分析思维和多功能AI辅助的最佳组合。