什麼是推理任務大型語言模型？
用於推理任務的大型語言模型是專門設計的，旨在擅長邏輯思維、數學問題解決和複雜的多步驟推理。這些模型利用強化學習和思維鏈處理等先進訓練技術，將複雜問題分解為可管理的步驟。它們能夠以前所未有的準確性處理數學證明、程式碼挑戰、科學推理和抽象問題解決。這項技術使開發人員和研究人員能夠構建需要深度分析思維的應用程式，從自動定理證明到複雜數據分析和科學發現。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在 RL 之前，DeepSeek-R1 整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務中的表現與 OpenAI-o1 相當，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。
DeepSeek-R1：卓越的推理性能
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在 RL 之前，DeepSeek-R1 整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務中的表現與 OpenAI-o1 相當，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。憑藉採用 MoE 架構的 671B 參數和 164K 的上下文長度，它代表了推理模型開發的巔峰。
優點
- 在推理任務中表現與 OpenAI-o1 相當。
- 先進的強化學習優化。
- 龐大的 671B 參數 MoE 架構。
缺點
- 由於模型龐大，計算要求較高。
- 在 SiliconFlow 上，每百萬輸出 token 的價格為 $2.18，屬於高價位。
我們為何喜愛它
- 它透過精心設計的 RL 訓練，提供最先進的推理性能，可與最佳的閉源模型媲美。
Qwen/QwQ-32B
QwQ 是通義系列中的推理模型。與傳統的指令微調模型相比，具備思考和推理能力的 QwQ 在下游任務，特別是困難問題上，能夠顯著提升性能。QwQ-32B 是一個中型推理模型，能夠與 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先進的推理模型競爭。
Qwen/QwQ-32B：高效推理的卓越之選
QwQ 是通義系列中的推理模型。與傳統的指令微調模型相比，具備思考和推理能力的 QwQ 在下游任務，特別是困難問題上，能夠顯著提升性能。QwQ-32B 是一個中型推理模型，能夠與 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先進的推理模型競爭。該模型整合了 RoPE、SwiGLU、RMSNorm 和 Attention QKV 偏差等技術，擁有 64 層和 40 個 Q 注意力頭（GQA 架構中 KV 為 8 個）。
優點
- 與大型推理模型相比，具有競爭力。
- 高效的 32B 參數規模，部署速度更快。
- 採用 GQA 的先進注意力架構。
缺點
- 與大型模型相比，上下文長度較短 (33K)。
- 可能無法達到 671B 模型絕對的峰值性能。
我們為何喜愛它
- 它在推理能力和效率之間取得了完美平衡，以更易於獲取的方式提供具有競爭力的性能。
DeepSeek-V3
新版 DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 沿用了舊版 DeepSeek-V3-1226 的基礎模型，僅對後訓練方法進行了改進。新的 V3 模型整合了 DeepSeek-R1 模型訓練過程中的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。
DeepSeek-V3：增強型推理強者
新版 DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 沿用了舊版 DeepSeek-V3-1226 的基礎模型，僅對後訓練方法進行了改進。新的 V3 模型整合了 DeepSeek-R1 模型訓練過程中的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。它在數學和程式碼相關的評估集上取得了超越 GPT-4.5 的分數。此外，該模型在工具調用、角色扮演和日常對話能力方面也取得了顯著提升。
優點
- 整合了 R1 強化學習技術。
- 在數學和程式碼方面得分超越 GPT-4.5。
- 龐大的 671B MoE 架構，具有 131K 上下文。
缺點
- 部署需要高計算資源。
- 企業使用的高級定價結構。
我們為何喜愛它
- 它結合了兩者的優點：繼承自 R1 的卓越推理能力與強大的通用性能。
推理 AI 模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的推理 AI 模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於尖端推理性能，DeepSeek-R1 遙遙領先。對於不妥協的高效推理，QwQ-32B 提供了最佳平衡。對於結合通用能力的多元推理，DeepSeek-V3 表現出色。這種並排比較有助於您為特定的分析和問題解決需求選擇合適的推理模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理 | $2.18/M out, $0.5/M in | 卓越的推理性能 |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | 推理 | $0.58/M out, $0.15/M in | 高效推理的卓越之選 |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 通用 + 推理 | $1.13/M out, $0.27/M in | 多元推理 + 通用任務 |
常見問題
我們 2025 年推理任務的三大推薦模型是 DeepSeek-R1、Qwen/QwQ-32B 和 DeepSeek-V3。這些模型都因其在邏輯推理、數學問題解決和複雜多步驟思維能力方面的卓越表現而脫穎而出。
我們的分析顯示，DeepSeek-R1 在純推理性能方面領先，其能力可與 OpenAI-o1 媲美。對於不犧牲品質的成本效益推理，QwQ-32B 以更高效的套件提供具有競爭力的性能。對於需要推理和通用能力的用戶，DeepSeek-V3 提供了分析思維和多功能 AI 協助的最佳組合。