2024年后的大模型分工趋势愈发明显，推理模型作为其中的关键一环，因其在多步骤、复杂问题上的稳定性而备受关注。本文深入剖析推理模型的本质、优劣势及应用场景，并以DeepSeek R1为例，揭示推理能力的训练路径与实现方法。从纯强化学习到SFT+RL的组合拳，再到蒸馏技术的低成本部署，带你全面理解推理模型的演进逻辑与实战价值。

2024 之后，大模型开始明显分工：同样是 LLM，有的更擅长写代码，有的专攻多模态，有的围绕检索增强（RAG）和智能体做落地。

进入 2025，这种分工更彻底，不再追求一个模型通吃所有任务，而是让不同模型在不同类型问题上更锋利。

推理模型，就是这波分工里最值得单独理解的一类。它在复杂、多步的问题上往往更稳，但也更慢、更贵；如果用错场景，可能会“想太多”，反而更容易翻车。

这篇文章来自一篇外网的文章，原文过于专业，我进行了“转译”以帮助大家理解，原文可点击文末的“阅读全文”查看。

01 推理模型到底是什么：不是更聪明，而是更会多步骤做题

先用个例子把什么是推理说清楚：

• 像“法国首都是哪儿”这类直接取知识的问答，本质是检索或记忆，不太需要推理。
• 像“火车每小时 60 英里，开 3 小时走多远”这种，你得先识别关系（路程=速度×时间），再算出结果，才是推理：有步骤、有中间过程、有多次判断。

所谓“推理模型”，通常指它在更难的推理任务上更强，比如：谜题、数学证明、高难代码题、需要连续决策的复杂问题。

很多普通模型也能写步骤，但推理模型更偏向：遇到复杂问题时，能把任务拆开、逐步验证、减少中途走偏的概率。

推理步骤的呈现方式也分两种：

1. 把中间步骤写出来，让你看见它怎么推导；

2. 模型在内部多轮尝试，但不给你展示完整过程，只给最终答案。

02 推理模型的优劣势

可能不少人和我最初一样，面对任何问题都无脑选择推理模型，认为思考时间更长=更准确。

但实际用下来却发现并非如此，有时候反而会觉得它“想太多”。

推理模型更擅长的任务有：

• 需要一步步推导的任务，比如谜题、数学、严谨逻辑链；
• 需要把复杂问题拆成多段步骤、再逐段推进的任务；
• 复杂决策类任务，比如要综合多个条件反复权衡；
• 面对没见过的新问题时，泛化能力更好，更会举一反三；

推理模型的不足：

• 更慢：因为它会生成更多中间步骤或内部尝试更多轮；
• 更贵：步骤多意味着 token 多、算力消耗更高；
• 知识问答未必更好：纯知识问题可能不会更强，甚至可能“编得更像真的”；
• 简单问题会过度思考：本来一句话能回答，它可能绕一圈，反而把自己绕晕

所以：只有当问题需要多步推导/多轮判断时，才值得上推理模型；否则优先用普通模型更省、更快、更稳。

03 从 DeepSeek R1 看推理模型

要理解推理模型怎么练出来，DeepSeek R1 是个很好的样本：公开材料足够细，能看到一条相对完整的训练路径。

它不是只发了一个 R1，而是三个版本：

1. DeepSeek-R1-Zero
2. DeepSeek-R1（主力版本）
3. DeepSeek-R1-Distill（蒸馏小模型版）

这三个版本连起来，基本就是推理能力从哪来的一张路线图。

1. R1-Zero：只靠强化学习，也能“逼出”推理行为

R1-Zero 是一个很有代表性的实验：在底座模型（DeepSeek-V3，671B）上，直接用强化学习训练，不走常见的“先监督微调（SFT）再强化学习”的路径。

关键在于奖励怎么给（模型做得好，奖励高；做得差，奖励低）：

• 准确性奖励。代码题：用编译器/在线判题验证对不对；数学题：用确定性的规则系统判断结果对不对。
• 格式奖励。用“评委模型”检查输出格式是否符合要求，比如要求把推理步骤放在特定标签里

这一套的意义在于：即使没有先教模型“怎么写推理步骤”，它也可能在训练中逐渐形成推理痕迹，出现某种“推理行为涌现”的现象。

但需要把话说完整：R1-Zero 更像“证明纯强化学习能把推理行为练出来”，并不等于它就是最强可用的推理模型。

要做成稳定好用的产品级推理能力，还得继续往下走。

2. R1 主力版：SFT + 强化学习，才是更现实的强推理路线

真正作为主力的 DeepSeek-R1，用的是更常见、也更稳的组合拳：

监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）

整体过程可以按“先把路铺平，再把它跑顺”来理解：

第一步：用 R1-Zero 生成“冷启动”的监督数据

因为一开始没有足够的推理示例数据，就先用 R1-Zero 生成一批可用样本，作为 SFT 的起点。

第二步：先做一次 SFT，再上强化学习

先用监督数据把“基本回答方式”和“推理格式”稳定下来，再用强化学习把难题能力往上推。

强化学习阶段除了准确性、格式奖励，还加了一致性奖励，比如避免中英夹杂、保持输出风格一致。

第三步：扩大高质量 SFT 数据，再做一次 SFT

这里给了一个很关键的量级信息：

• 生成60 万条带推理链的 SFT 样本
• 另生成20 万条偏知识型的 SFT 样本

合计约80 万条再做一轮指令微调，让模型既能推理，也不至于知识问答完全失常。

第四步：最终再做一轮强化学习

用可验证任务（数学、代码）把做对题的能力进一步拉稳。

如果你熟悉 RLHF，可以把它理解为一种更强调推理链数据 + 更强调可验证奖励的版本：

• SFT 阶段更重推理链样本
• RL 阶段更重能客观判对错的任务带来的稳定反馈

3. R1-Distill：把大模型“教出来的能力”，迁移到小模型里

蒸馏版的核心不是“高阶技巧”，而是一个朴素的工程思路：

• 让强模型生成大量高质量推理样本；
• 再用这些样本去微调更小的开源模型，例如 Llama、Qwen 的不同参数规模版本；
• 让小模型也具备不错的推理能力，便于部署、便于低成本使用。

这里的“蒸馏”更像“用老师模型产出训练数据”，它的价值有两点很实际：

• 小模型更省钱、更好部署（硬件门槛低很多）
• 这是一个清晰的对照：不靠强化学习，只靠高质量推理数据，能把小模型推到什么水平

上限也要说清楚：蒸馏模型整体不如主力 R1 强，但“相对体量”已经非常能打，很多时候拿来做应用足够好用。

04 推理能力到底怎么做出来

把上面这些抽象成行业可复用的路径，基本就是四条主路线：

路线 A：推理时多花算力

不改模型、不训练，只是在用的时候让它多想几步。常见做法包括：

• 引导模型一步步推导，这也会生成更多 token；
• 多答案生成 + 投票，取多数或取更一致的答案；
• 用搜索策略挑更优解，有些会引入过程评分/过程奖励模型；

这类方法很多发生在应用层：同一个模型，产品做法不同，效果也会不同。

现实里也常见效果更强但更贵（也会更慢），因为推理过程更长。

路线 B：纯强化学习

R1-Zero 属于这一类。优点是路线干净，研究意义大；但要做到稳定可用、覆盖面广，通常还不够。

路线 C：监督微调 + 强化学习（SFT + RL）

这几乎是目前最稳、最能做出顶级推理模型的一条路。

R1 主力版就是样板：先用 SFT 把形态和基本能力拉平，再用 RL 把难题和稳定性往上推。

路线 D：纯监督微调 / 蒸馏

这条路的现实价值是：成本低、门槛低，适合做小而强。

但它也有天然限制：强依赖老师模型和数据质量，想做“下一代突破”更难。

最后，分享三条我自己如何“提问”更容易得到想要结果的经验：

1. 很多时候不给示例反而效果更好，给了示例可能把模型带偏；

2.把问题和输出格式讲清楚，尤其是需要你要表格、要步骤、要结论、要检查项时，把格式写明白。

3.尽量只用一种语言，同一条提示中英混用，推理过程更容易混乱或输出不稳定。

以上，祝你今天开心。