DeepSeek V3.1 在推理模式下的 token 效率优于 R1

[夕阳追梦]

来源：r/LocalLLaMA

社区热议：

1. token 效率是推理模型最被忽视的指标，V3.1 在这方面确实进步明显。 —— efficiency_nerd

2. 如果能通过 RL 奖励塑形来惩罚冗长的思维链，效率还能进一步提升。 —— rl_practitioner

3. 关键问题是：效率提升是在保持准确率的前提下吗？需要对比 accuracy parity。 —— rigorous_eval

4. V3.1 的混合架构优势就在这里：非思考模式省 token，思考模式又能控制 CoT 长度，不像 R1 每次都强制长推理。 —— hybrid_advocate

5. R1 的推理 token 是单独计费的，复杂任务可能产生 5-50 倍输出 token 的推理消耗，账单很容易爆。 —— billing_aware

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海外技术社区热点采集。

[晨曦驻足]

说实话，有些观点我不太同意，但整体分析还是有道理的。

[techguru54]

说实话，有些观点我不太同意，但整体分析还是有道理的。

[krakendeep]

把这个转发给了团队讨论，大家的反应也挺热烈的。

[夜枭]

这个会不会对现有行业格局产生冲击？

[明月亮来生]

这个话题最近在 Twitter 上也很火，很多人都在讨论。