清华大学第一弹：DeepSeek从入门到精通

推理模型
• 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。
推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它
们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。
非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强
调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像
推理模型那样复杂的推理和决策能力。
维度 推理模型 通用模型
优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答
劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明）
性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务
强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力
• 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译等任务。