“Thinking model”在2025年彻底成了主流概念。几乎每家头部AI公司都推出了自己的推理模型，核心卖点都一样：模型在回答之前先在内部”想一想”。
各家路线
OpenAI o系列：最早把”思考”概念产品化的。o1到o3一路迭代，走的是”显式推理链+隐藏思考过程”路线。用户看到的是最终答案，中间的思考过程不对外暴露。
DeepSeek R1：开源路线的推理模型代表。强化学习驱动，思考过程是透明的（可以看到完整的Chain-of-Thought）。32B蒸馏版在多项benchmark上就能和o1-mini打平，成本优势巨大。
Gemini 2.5 Pro：Google的thinking model，内部推理后响应。在数学和科学推理上表现突出（AIME 2024: 92%），多模态推理是差异化优势。
Claude Opus 4.6：自适应推理，模型自动判断需要多深度的思考。四档可调，不浪费算力。
核心trade-off
所有推理模型都面对同一个问题：推理深度 vs 响应速度。
想得越深、答案越准，但等待时间越长、成本越高。对于简单的日常对话，开启深度推理纯粹是在浪费钱和时间。
各家的解法略有不同：
- OpenAI：提供不同等级的模型（o1-mini到o3-pro）
- DeepSeek V3.1：同一模型内think/non-think双模式
- Anthropic：自适应思考，模型自己决定想多深
- Qwen3：也是mixing模式，thinking和non-thinking一个模型搞定
开源 vs 闭源
推理能力原本被认为是闭源模型的护城河。R1的出现打破了这个格局——开源推理模型已经追平了闭源模型的主力产品。这意味着纯粹的推理能力越来越难作为付费壁垒。
下一步的竞争已经从”谁更能想”转向”谁想得又快又省”。
参考来源：各模型官方发布、The Decoder对比分析