近年来，人工智能推理能力成为行业焦点，OpenAI等巨头发布的模型引发了竞赛。阿里、幻方等公司相继推出性能卓越的开源推理模型，与OpenAI的o1模型比肩，甚至在某些方面超越。推理模型的开发成本低于传统大模型，这为小型AI开发商提供了赶超大型科技公司的机会。开源社区的快速发展和科技巨头加大研发投入，也为推理模型的普及和应用提供了助力。推理模型的应用场景广泛，可以帮助开发编码助手、改进客户服务代理等，为各行各业带来变革。

🤔 **推理大模型成为行业热点：**OpenAI发布具有突破性推理能力的模型后，阿里、幻方等公司纷纷推出性能优异的开源推理模型，如阿里通义千问QwQ-32B-Preview和幻方DeepSeek-R1-Lite，在数学、编程等领域表现出色，部分指标甚至超越了OpenAI的o1模型。

🚀 **小型AI开发商迎来发展机遇：**推理模型的开发成本低于传统大模型，且开源社区的快速发展以及科技巨头加大研发投入，为小型AI开发商提供了赶超大型科技公司的机会，打破了行业垄断局面。

💡 **思维链成为大模型关键：**后进者可以借鉴OpenAI等的研究论文和数据，并通过让其他模型生成解决问题的思维过程，再用于训练LLM，从而将推理能力融入现有的大模型中，降低了开发成本。

💻 **推理模型应用场景广泛：**推理模型可以应用于开发编码助手、改进客户服务代理等，例如微软和Salesforce等企业软件公司可以利用推理模型来改进代表客户采取行动的代理，提升效率和用户体验。

💰 **成本优势助力模型开发：**推理模型的开发成本远低于传统的LLMs，如GPT-4o，这使得小型AI开发商更容易参与到竞争中来，加速推理模型的创新和发展。

在OpenAI发布具有突破性推理能力的模型后，人工智能的推理能力竞赛已然打响，阿里、幻方相继发布重磅新品，不仅性能比肩o1模型而且是开源！

周四，阿里通义千问推出QwQ-32B-Preview开源模型，包含325亿个参数，能够处理最长32000 个 tokens的提示词。在 AIME和MATH基准测试中，表现优于OpenAI推理模型o1-preview 和 o1-mini。

QwQ是少数能与o1匹敌的模型之一，其在数学和编程领域，尤其在需要深度推理的复杂问题上表现出色，而且它可以用于商业应用。

上周，量化巨头幻方DeepSeek-R1-Lite模型，Preview版在难度较高数学和代码任务上超越o1-preview，大幅领先GPT-4o等。在AIME测试基准中，随着计算时间增加，其得分稳步提升。

值得一提的是，官方还表示，目前模型仍在开发阶段，经持续迭代，正式版DeepSeek-R1模型将完全开源。

阿里、幻方模型崭露头角，预示着业内推理AI正在兴起，这可能为小型AI开发商提供赶超机会，打破目前由少数几家科技巨头主导的局面。

于今年第二季度开始研究推理模型的初创公司Fireworks，其联合创始人兼首席执行官Lin Qiao表示：

整个开源社区……将会以超快的速度推出推理模型。

此外，科技巨头们也加大了推理模型研发力度，谷歌已将其推理模型团队规模从 o1-preview 发布前的几十人扩大到 200 人左右，谷歌还为该团队提供了更多算力资源。

后进者更具成本优势，思维链成大模型关键

后进者在构建大模型方面更具成本优势。

后进者在开发OpenAI替代品时，似乎受益于斯坦福大学、谷歌、Meta Platforms和OpenAI自身研究人员近年来发布的关于推理的论文。推理模型的开发成本低于传统的LLMs，如GPT-4o，传统模型需要花费数亿美元在计算资源和训练数据上，并需要合法获取这些数据。

新模型可以帮助 OpenAI 及其竞争对手开发能够完成困难项目的编码助手。例如，微软和 Salesforce 等企业软件公司可以利用它们来改进代表客户采取行动的代理，例如安排预约。

值得一提的是，研究人员可以通过让其他模型生成解决问题的思维过程，然后将这些过程用于训练LLM，从而将推理能力融入现有的LLMs中。

一些研究人员还免费向其他开发人员开放了以推理为重点的数据集。例如，阿里巴巴表示，它使用了Open o1其中一个研究小组的数据来构建推理模型。

人工智能初创公司Anyscale和Databricks的联合创始人 Ion Stoica 表示：

在开发推理模型方面，OpenAI的竞争对手并没有明显的劣势。

编辑/lambor