通用大模型和推理大模型的区别（非常详细）

可以把通用大模型理解成“全能学霸”，这类大模型（比如豆包、Kimi、ChatGPT 等）是通过海量的数据训练出来的，拥有庞大的知识储备，可以基于你的问题立刻做出响应，完成诸如聊天/对话、文案写作、知识问答等各种跨领域的任务，同时还能广泛结合多模态的能力，完成诸如输出图片、语音、视频等任务。

但是样样通的结果往往是样样“松”，就像用广角镜头拍照——成像的覆盖面很广，但是容易丢失细节。这类大模型是海量数据训练——“大力出奇迹”的结果，其本身不具备类似于人类那样的思考和推理能力。因此在使用这类大模型的时候，人们往会觉得它生成的内容“AI味”很浓，没有什么知识含量。尤其是在涉及一些复杂、需要深度逻辑推演的场景时，这类大模型甚至频频出现“知识幻觉”（胡说八道），生成一堆文字垃圾。

如果把通用大模型比喻成“全能学霸”，那么推理大模型则是妥妥的“专项冠军”，如同显微镜一样，虽然能力范围窄，但是观测深度惊人。它和通用大模型的最大区别是，它不是海量数据训练的结果，而是在这个基础上通过思维链等技术范式给大模型加入了类似于人类那样的思考和推理能力。

因此，你在使用诸如 DeepSeek（R1）这类推理模型的时候，会明显发现，当你向它抛出问题之后，它不会对你的问题直接做出响应，而是会像人类一样，先对你的问题本身做一次思考和推理。它会通过分析你的问题，理解你的需求，甚至挖掘你潜在没有表达出来的需求，并基于这些推理的结果制订出回复你的最佳策略。

当完成整个推理过程后，它才会对你的问题真正做出响应，而不是像通用型大模型那样匆匆忙忙、自行其是地给你“AI 味”很浓的回答。

这就是为什么你在使用诸如 DeepSeek（R1）这类推理大模型的时候会感觉到它好像很懂你，你甚至不需要用什么复杂的提问技巧，只是随意一问，就能获得理想甚至超过预期的回答。

通用大模型VS推理大模型

我们有了推理大模型之后，是不是就可以扔掉通用大模型了？当然不是，二者有各自的应用场景和优劣势，就像是 Photoshop 和美图秀秀一样，各有各的应用场景。

通用大模型，更严谨的叫法是指令大模型，它的优点是响应用户请求的速度极快，并且对多模态（语音、图片、视频等）的支持非常好，更适合处理固定、规律、不太需要强大推理能力的任务，比如大文本、海量数据的处理等。

通用大模型的缺点在生成效果方面，或者说它给的回答很依赖指令。你甚至需要一步一步地告诉它具体怎么做，你告知得越清晰，写提示词的技术越高超，它给你的反馈就越好。否则，通用大模型可能生成一堆文字垃圾，不能很好地处理创意性、发散性、思维层次更高的灵活性任务。

而推理大模型的优势非常明显，因为“足够聪明”，所以你和它交流时，只使用简单的提示词就可以获得理想的回复。

当然，推理大模型的缺点也非常明显，因为它在正式回答你之前，要对你的问题做复杂的推理，所以响应速度往往比通用大模型慢。截至 2025 年 3 月它对多模态和大文本的处理还非常吃力，几乎没有办法完成规模性任务。

所以，在使用大模型时，不建议你采用一刀切、非此即彼的思维，而是应该理解通用大模型和推理大模型各自的优势，根据自己不同的需求，协同使用二者。

主要区别	通用型AI	推理型AI
核心特点	回答快，擅长按照具体指令执行任务，输出格式规范	回答慢，擅长逻辑推理和知识关联，输出更具创造性
交互方式	需要明确、具体的指令才能发挥最佳效果	能够理解模糊的问题，通过推理得出答案
输出稳定性	较高，在相同输入下输出相对稳定	相对较低，可能产生不同的推理路径
可控性	较强，便于控制输出的形式和内容	较弱，输出较难预测和控制
创造性	相对较低，主要依据指令执行	较高，能产生新颖的见解和方案
应用场景	通用型AI	推理型AI
文本创作	适合结构化写作，如写报告、文案等	适合创意写作，如写故事、剧本等
数据分析	适合模式固定的数据处理和分析	适合复杂数据的关联分析和洞察
问答系统	适合答案精确的专业问答	适合开放性问题的探讨
代码编写	适合标准化的代码生成	适合算法设计和问题解决
决策支持	适合基于规则的决策建议	适合情况复杂的决策分析