实测 LFM2.5-2.6B：开启推理让工具调用成功率提升 26.7%

max_paperclips · x · 2026-08-07

开发者在单张 RTX 5090 上对 LFM2.5-2.6B 模型进行了 30 项工具调用任务测试。结果显示，开启推理后成功率达 96.7%，关闭后降至 70.0%，出现 26.7 个百分点的显著差距。

机制分析表明，关闭推理并非导致“回答变短变差”，而是模型在缺乏思考时失去规划能力：平均工具调用次数增加（4.16 vs 2.7），错误调用增多（1.48 vs 0.97）。虽然开启推理会让 Token 消耗大致翻倍（1403 vs 685），但在复杂任务中这种成本投入完全值得。