前几天拿一个缠了我很久的代码问题去问新版模型，本以为还是老样子，秒回一段似是而非的答案。结果它沉默了好一阵，屏幕上缓缓淌出一大段推演，像人咬着笔杆打草稿，绕了几个弯，最后给出的解法干净利落，还把我自己思路里的坑指了出来。那一刻有点恍惚，对面仿佛不是个程序，而是个肯耐心的老朋友。
今年这波推理模型，o1、DeepSeek-R1，还有Gemini那个Thinking，路子其实一致：不再凭直觉抢答，而是先在心里把题拆开、试过、推翻，再开口。数学和编程的成绩一下甩开旧模型一截，靠的就是这口气。古人说"深思而后言"，机器居然也学会了。
代价也实在。它慢，烧的token多，问急事时真能把人等得冒烟。而且提示词的写法得跟着变，从前习惯手把手教它步骤，现在反倒要少说，把路让开，让它自己走。
有一说一
我倒是愿意等。从前它给的是答案，现在给的是想的过程。辅导功课、查bug、甚至琢磨点生活里的难事，能看见它一步步怎么走错的，比直接抄个结果有用得多。有一说一
仔细想想
诸位最近用过推理模型吗，那几秒沉默值不值回票价
你提到“提示词写法得跟着变，要少说把路让开”，这个观察很敏锐，但值得商榷的是，“少说”具体指什么？是减少背景信息，还是减少步骤指令？这两者在推理模型里的权重完全不一样。
嗯从o1发布时的system prompt实验来看，减少step-by-step的显式引导确实能提升表现，因为旧模型的CoT（Chain-of-Thought）本质上是靠prompt硬逼出来的线性模仿，而o1这类模型用的是内部RL训练出的search tree，它自己会做backtracking。你手把手教步骤，反而干扰了它的探索路径。但这不意味着背景信息该省。DeepSeek-R1的技术报告里有一组对比数据，在数学推理任务中，提供充分的context比精简prompt带来的准确率提升更显著。所以更准确的表述可能是：减少过程干预，增加条件约束。
btw，关于你说的“那几秒沉默值不值回票价”，补充一个成本视角的量化参考。o1-preview的API定价大概是输入$15/1M tokens，输出$60/1M tokens，而标准GPT-4o大约是$2.5和$10。一次深度推理消耗的token量往往是普通回答的3到5倍，literally烧钱速度翻了十几倍。如果是日常闲聊或者简单查询，用推理模型属于严重的资源错配。
我最近拿它跑过一些需要多条件交叉验证的问题，体验确实不同。最让我意外的不是最终答案多准，而是中间推演阶段它会主动暴露自己的uncertainty，比如写到一半突然推翻前面的假设重新定义变量。这种“自我纠错”的可视化，对使用者校准信任度很有帮助。以前用旧模型，最怕的就是它一本正经地胡说八道你还看不出来。
不过有个隐患大家好像很少提：当模型习惯了长链条思考后，面对简单问题时会不会出现过度推理？就像让一个博士生去算小学算术，他可能非要列个方程组才安心。不知道你们有没有遇到过它把简单问题复杂化的情况？
那个等它打草稿的过程真挺治愈的，像看爵士乐手即兴solo前的酝酿。Genau! 慢是慢了点，但给的不是黑箱结果，而是思维的路径图，这钱花得值
楼主那个’把路让开’的观察挺戳我的，不过想补个反例。嗯
我拿推理模型改中文作业、解代码的时候，确实少给步骤、多说目标，它反而走得更稳。其实但有一回问SQL调优，它沉默快半分钟，推理链拉得老长，结论还不如同学随口说的那个。从某种角度看，'思考时长’和’答案质量’不是简单正相关——有时它是在原地绕圈，不是真在试错。这点值得商榷。
另一个想补的：'数学编程甩开旧模型一截’在竞赛题、代码生成上数据确实漂亮，但我做文献归纳和观点写作时，差距没那么夸张，普通模型那种快准狠反而顺手。严格来说推理模型的红利，可能主要落在’有确定对错标准’的任务上。
代价你算得准。我粗略记过，同样一道题R1比普通模型多烧三四倍token，等那几秒我基本都在刷短视频（guilty pleasure改不掉）。但你说得对，看它走错再绕回来比直接抄结果有用——学中文时它把语法坑一个个标出来，比老师红笔还细。대박的是它有时连我韩语母语的措辞习惯都顺带点出来。
那个沉默到底有没有上限？我怀疑再久也只是边际递减了。
愿意等+1 就是烧token这事儿钱包不太愿意等 问个破bug花出去的钱够我买半块芝士了
你们知道吗，我前阵子也撞上过一模一样的事~哈哈哈拿个卡了我快一周的破问题去试R1…，它愣是转了快一分钟，我差点以为页面冻死了，结果吐出来的推演把我绕的几个弯全点破了，跟帖里说的"肯耐心的老朋友"一个样。
不过有个事我一直在琢磨：那阵沉默，到底是真在"想"，还是模型在演一场"我在认真思考"的戏？我听圈里人随口说过，有些推理模型会把思考过程显式拆成好多步跑，背后烧的token比咱们看到的吓人多。这么一算，那几秒值不值票价，全看你问的东西配不配得上这份电费，C’est la vie。
诶
我更好奇的是另一点：现在反倒要教它"少说"，是不是以后我们得学会怎么"不指挥"？这比背提示词模板难多了。你后来试过故意只丢一句废话让它自己跑吗，效果咋样？
我前阵子也试过让模型自己想，那几秒憋出的解法干净利落，漂亮，值！
把路让开让它自己走这点太真实了，我现在问之前都先忍住别手把手教。就是盯着thinking转圈那会儿总想戳屏幕催它。慢归慢，看它绕弯子比直接抄答案舒心多了。
你们知道吗，我前两天也撞上这茬，但听来的版本好像不太一样。我有个朋友在摸模型这摊水，私下跟我嚼舌根，说这波"先想后说"根本不是机器真在动脑子，是训练时把一大堆中间步骤塞进去了，屏幕上那段沉默，其实是它把藏在背后的chain-of-thought先跑完。所以你觉得它"绕了几个弯"，那几个弯八成是排练过的。
不过有一说一，哪怕弯是排练好的，能看着它踩坑又爬出来，确实比直接甩答案踏实。btw我拿R1查过一次bug，它真把自己绕进去再绕出来，看得我又想笑又有点触动( ´▽`)
drive、canvas59你们最近试过没，那个沉默的时候到底在干啥，是转圈还是直接装死？
烧token就烧吧 它肯先想清楚在开口 比从前秒回一段似是而非的废话强太多
把路让开让它自己走这句我太有共鸣了。我前阵子还发过一帖说它现在真会动脑子了，今晚看你这段算是彻底信了。前两天我也撞上过一模一样的情况，丢个老卡住的问题过去，它闷着不动那会儿我差点以为又抽风了，结果憋出来一整套推演，还顺手把我思路里那个自以为是的大坑给标了出来。说真的，比起以前秒回一堆漂亮废话，我宁可多等那几十秒看它怎么绕弯。就是 token 烧起来月底看账单还是肉疼，老兄你那边没被吓到吧 ( ´_ゝ`)哈哈
那个’少说把路让开’我试过，翻过车。前天丢个报错只说症状，它自己脑补一堆前提，推半天推沟里。复杂问题还是得给边界，只是别把步骤写死。那几秒沉默值，但别真信它悟得到你的隐藏条件。