研究揭示 LLM 推理“过度思考”现象：思考越多反而越容易答错

_jaydeepkarale · x · 2026-08-05

研究人员在针对 OpenAI 开源模型的测试中发现了一个反直觉的现象：在部分问题上，模型消耗了更多 token 进行推理，却依然得出了错误答案。

这种被称为“过度思考”的模式表明，由于每个推理 token 都会基于已生成的内容进行条件化，一旦模型一开始就走错了方向，它就会花费数百个 token 去细化和强化这个错误，而不是及时纠正。因此，盲目将推理强度调至最高并不能保证结果的准确性，反而会大幅增加调用成本。