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title: "大推理模型 (Large Reasoning Models)"
created: 2026-06-18
updated: 2026-06-18
type: concept
tags: [reasoning, lrm, cot, r1]
sources:
  - gan-thinking-based-non-thinking-2026
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# 大推理模型 (Large Reasoning Models)

LRM 是以长[[chain-of-thought|思维链]]（CoT）为核心推理机制的先进语言模型，代表如 DeepSeek-R1（Guo et al., 2025）和 OpenAI o1（Jaech et al., 2024）。

## 工作机制

给定 prompt `x = [query, <think>]`，LRM 生成：
```
y = [y_1, ..., y_τ, </think>, y_{τ+2}, ..., y_m]
```
- `[y_1, ..., y_τ]`：思考（thinking）——探索、反思、自验证
- `</think>`：思考结束标志
- `[y_{τ+2}, ..., y_m]`：最终 solution

## 性能来源

LRM 的卓越性能**几乎完全源于 thinking**——长 CoT 中的多步推理、自我纠错和验证过程。但这也意味：
- 简单查询同样经历完整思考
- 大量"Wait... Let me check..." 类 token 无建设性
- 推理开销和延迟显著增加

## Overthinking 与混合推理

LRM 的[[overthinking|过度思考]]问题催生了[[hybrid-reasoning-models|混合推理模型]]——让模型根据查询复杂度自主决定是否思考。

## 关键特性（TNT 利用的）

LRM 的 thinking mode 训练确保 `</think>` 之后的 solution 部分**不含额外思考**——这使得 solution 长度可作为非思考模式自然输出长度的可靠估计。这是 TNT 的核心假设和设计基础。

## 参考

- [[thinking-mode|思考模式]]
- [[overthinking|过度思考]]
- [[hybrid-reasoning-models|混合推理模型]]
- [[gan-thinking-based-non-thinking-2026|TNT 论文]]