DeepSeek V4 Flash 解题全流程曝光：冗余推理严重
mhmazur · x · 2026-08-24
博主发布了 DeepSeek V4 Flash 公开解决 ARC-AGI 任务的原声推理视频与字幕，并详细分析了其思维链：
- 模式识别：虽未明示，模型立刻识别出序列化网格和训练/测试结构为“类 ARC”问题，并知晓颜色映射（如 5 为灰色）。
- 坐标系统：自动采用零索引坐标系统，并将嵌套列表正确重构为空间网格。
- 推理效率：在 18% 处就识别出正确规则，59% 时已完成正确网格构建，剩余 41% 的时间都在反复自检、格式转换和验证已知的边缘情况，表现出显著的冗余。
- 语言特征：碎片化语言类似前沿模型（“需要解谜题，需要推断变换”），且频繁在准备结束时又继续验证。
- 形式转换：大量时间花在数组、坐标、块、行之间的来回转换，初期抽象有用，后期多为冗余。
- 结论：模型并未明显记忆该具体任务，而是推导规则。尽管在 54 秒内完成请求，但原始痕迹达 1219 词，朗读需 14 分钟。
所属事件:DeepSeek V4 Flash 曝光解题全流程与冗余推理(2 条相关)→
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