大语言模型推理速度与输入、输出token数有关，和问题难度无关，与人脑思维方式不同，如人脑解难题需多次尝试，大模型则读完题就作答。

🧠大语言模型的推理速度主要取决于输入和输出的token数，而非问题的难易程度。这意味着无论问题简单还是复杂，只要token数相似，大语言模型的处理速度就相近。

🤔与人脑不同，人脑在解决困难的数学题时，需要尝试多种方法，进行多次计算和验证才能确定是否有解，过程较为复杂。

📖大语言模型在面对问题时，读完题后就会开始作答，不像人脑需要经过一系列的思考和尝试过程。

同一个大语言模型在推理时，其速度主要和输入、输出的token数相关，而和问题的难度无关，这与人脑的思维方式存在很大的不同。 比如人脑在做困难的数学题时，需要尝试很多方法，经过多次计算和验证后才知道有没有解；可大模型是读完题就开始作答了。