Controlling Reasoning Effort in LLMs

摘要

介紹了如何控制大型語言模型（LLM）的推理努力程度，使其具備低、中、高三種模式。透過 RLVR 訓練與推理時排程，模型可根據任務需求切換推理模式。文章詳述了 DeepSeek-R1、GPT-5.6 等模型的訓練與推理機制，並列舉了多項開源模型（如 Qwen3、DeepSeek V4）的實際實作方案。

This article explains how to control Large Language Model (LLM) reasoning effort levels, enabling low, medium, and high modes. Through RLVR training and inference scheduling, models can switch reasoning modes based on task requirements. The article details the training and inference mechanisms of L1…

重點

• 模型具備低、中、高三種推理努力模式，可根據任務需求切換。
• 透過 RLVR 訓練與推理時排程，模型可根據任務需求切換推理模式。
• 多項開源模型（如 Qwen3、DeepSeek V4）已實作此功能。

提到的工具與公司

• RLVR
• SFT
• DeepSeek-R1
• GPT-5.6
• Qwen3
• DeepSeek V4

適合誰看

AI 開發者、程式設計師、模型研究者。

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