隨著人工智慧技術的飛速發展，大模型已經成為推動行業變革的重要力量。然而，普通大模型和推理大模型在設計目標、架構、訓練方式以及應用場景上存在顯著差異。本文將深入探討這兩種大模型的區別，分析它們在處理複雜問題時的不同表現，並展望未來可能出現的融合趨勢，幫助讀者更好地理解大模型技術的多樣性和發展潛力。

推理大模型其實就是一種會“思考”的人工智慧大模型，而且還會把思考過程和步驟給顯示出來，就像人類的大腦在解決複雜問題的時候那樣，逐步推理然後得出答案，可以說是知其然也知其所以然。

而普通大模型一般就是在收到問題后，直接把答案“吐”給使用者，並沒有那種顯性的思考過程。

這是在使用兩種大模型時最直觀的區別，在這種直觀區別的背後，還涉及到兩種大模型在訓練方式、使用場景、主要特點等維度上的各種區別。

因為推理大模型和普通大模型這兩種大模型的設計目標不一樣，所以在架構和訓練的方式上也會有差異。

普通大模型一般是基於咱們經常聽到的Transformer架構，這種架構是基於自注意力機制，處理起序列數據來非常的高效，可以勝任各種自然語言處理任務。

在訓練方式上，普通的大模型通常是採用預訓練和微調的兩種階段性策略。

預訓練的階段會使用到超大規模的沒有標註過的數據，通過自監督學習的方式讓模型學習通用的語法結構和各種知識，可以理解為這是一個訓練通用大模型的階段。

這樣訓練出來的大模型參數規模非常的龐大，現在各家的大模型都在捲參數，各家不同版本的大模型參數量，從幾十億到上萬億的都有，可以說是百“模”齊放。

微調（也叫精調）的階段會使用相對少量的標註數據來訓練模型，將通用大模型針對特定領域的任務進行反覆運算優化，這是一個從“通才”變成“專家”的過程。

推理大模型作為後起之秀，不管是在架構上和訓練方式上都有著升級和改變。

架構上推理大模型雖然還是以Transfomer架構作為基礎，但是很多推理大模型都在Transfomer的基礎上做了優化和擴展。

一般會引入鏈式的推理結構（如CoT、ReAct、樹狀/圖狀推理）和強化學習模組，通過相應的獎勵機制讓大模型能夠自發的湧現出推理的能力。

在訓練過程中，推理大模型會在普通大模型的基礎上，強化邏輯推理能力，所以就需要高品質的類似於“問題+推理步驟+答案”這種結構化數據，比如如數學題的解題過程、代碼的調試記錄，或者是包含錯誤路徑的範例等數據，來增強推理模型的推理思考能力。

最近爆火的Deepseek R1推理大模型，它的核心架構就繼承於v3-Base這個普通大模型，在保留了MoE（混合專家模型（Mixture of Experts）和MLA（多頭潛在注意力機制）元件的基礎上引入了蒙特卡洛樹搜索（MCTS）、動態門控路由等推理控制模組，讓大模型的推理能力得到充分的釋放。

底層架構和訓練方式上的不同，勢必也導致了推理大模型和普通大模型在適用場景、特點上的不同。

在上面我們也提到，普通大模型在回答問題的時候，一般都是會直接給出答案，這種回答的方式其實就類似於一個知識庫的快速檢索與匹配，知識庫里有，模型它就能回答你，沒有的話，大概率不會給到你正確的答案，所以比較適用於那些答案比較明確並且不怎麼需要複雜推導的問題或者是領域，比如客服助手、文本生成、翻譯、摘要等等這些任務。

然而要想處理更加複雜的或者是邏輯性很強的問題，還是要靠我們的推理大模型出馬。

推理大模型的推理能力，可以讓它在解決像數學這種邏輯極強的問題時，先識別判斷問題的類型，再選擇套用相關的公式，最後代入數值進行計算，這樣將每一步的邏輯和推理步驟都清晰地在思考過程中呈現出來。

所以推理大模型更適合處理需要複雜推理的任務，加之推理大模型出色的泛化能力，使其能夠深入理解問題的本質，即使是在解答沒見過的問題時，它也能夠運用已有的知識和推理能力，主動去嘗試不同的解決方法，直到找到最佳的方案。

不過，有利就有弊，這種強大的泛化能力也可能會帶來一定的幻覺風險。

由於推理大模型在思考的時候可能會過度依賴一些模式或者是假設，從而導致它出現“過度思考”的情況，最終得出錯誤的答案，直白說就是可能會把一個很簡單的問題，整的太複雜，結果還不對。

比如在處理一些需要已有知識比較精準嚴謹的任務時，推理大模型可能會因為對問題的過度思考，生成偏離實際的結論和答案。

不過隨著大模型的技術不斷發展，將來也可能會出現推理大模型和普通大模型融合的大模型，可以自動判斷問題是需要深度推理再給出答案，還是不需要調用推理能力而直接給出答案，這樣可以在一定程度上節省推理任務對計算資源的佔用，大模型在不同場景下的使用效率也會大幅提高。