Перейти к содержанию

LLM Reasoning Models 2026

~4 минуты чтения

URL: Adaline Labs, IBM Think, Sebastian Raschka, Medium Тип: reasoning-models / chain-of-thought / o1 / o3 / deepseek-r1 Дата: Январь 2026 Сбор: Ralph Research ФАЗА 5

Предварительно: Reasoning & CoT, Техники рассуждений

Part 1: Overview

Executive Summary

Рынок reasoning-моделей вырос с нуля до $4.2B за 2025 год. OpenAI o3 достиг 87.5% на ARC-AGI (ранее <30%), DeepSeek R1 -- 97.3% на MATH-500, при этом стоимость inference reasoning-моделей в 3-10x выше стандартных LLM. По данным Composio (2025), >65% enterprise-задач в code review и math verification выигрывают от reasoning-режима, но для простых запросов overhead составляет 10-60 секунд латентности при минимальном приросте качества.

Key Insight:

2025 was the year reasoning models became mainstream. OpenAI's o1/o3, Anthropic's Claude thinking, Google's Gemini Flash Thinking, and DeepSeek's R1 all employ extended chain-of-thought (CoT) with test-time compute scaling. These models generate intermediate reasoning steps before producing final answers.

2026 Reasoning Model Landscape:

Model Provider Open Source Key Feature
o3-mini/o3 OpenAI No 87.5% ARC-AGI
Claude 3.7 Sonnet Thinking Anthropic No Extended thinking mode
Gemini Flash Thinking Google No 1M context + reasoning
DeepSeek R1 DeepSeek Yes Pure RL training
DeepSeek R1-Zero DeepSeek Yes No SFT, pure RL

Part 2: How Reasoning Models Work

Architecture Principles

Component Description
Chain-of-thought (CoT) Generate intermediate reasoning steps
Test-time compute More compute during inference
Self-verification Model checks its own reasoning
Backtracking Can revisit earlier steps

vs Standard LLMs

Aspect Standard LLM Reasoning Model
Output generation Direct Multi-step
Latency Fast Slow (2-60s)
Cost per query Low High (10-100x)
Accuracy (complex) 50-70% 80-95%
Best for Simple tasks Complex reasoning

Training Approaches

Method Description Used By
Pure RL No SFT, learn from rewards DeepSeek R1-Zero
SFT + RL Supervised then RL fine-tuning DeepSeek R1, o1
Constitutional RL Learn from principles Claude thinking
Process supervision Reward correct steps o1/o3

Part 3: OpenAI o1/o3

Architecture

Aspect Details
Hidden CoT Reasoning not visible to users
Test-time search Explore multiple solution paths
Process reward models Evaluate intermediate steps
Compute scaling More time = better results

o3-mini Performance

Benchmark Score
ARC-AGI 87.5% (record)
AIME 2024 83.3%
GPQA Diamond 77.0%
SWE-bench Verified 71.7%

Trade-offs

Trade-off Description
Latency 10-60 seconds for complex tasks
Cost 3-10x standard models
Transparency Hidden reasoning chain
Overhead Simple tasks become expensive

Part 4: DeepSeek R1

Architecture

Aspect Details
Open source MIT license
Size 671B total, 37B active (MoE)
Training Pure RL (R1-Zero) or SFT + RL (R1)
Visibility Full CoT visible

R1-Zero Innovation

Feature Description
No SFT Skips supervised fine-tuning
Pure RL Learns reasoning from scratch
Emergent behaviors Self-verification, reflection
Open weights Available for fine-tuning

R1 Performance

Benchmark Score
MMLU 90.8%
MATH-500 97.3%
AIME 2024 79.8%
Codeforces 51.6% (percentile)

"Societies of Thought"

DeepSeek R1 doesn't just generate longer chains of thought - it creates "societies of thought" with multiple reasoning agents exploring different paths. (ArXiv 2601.10825)

Part 5: Claude Thinking

Extended Thinking Mode

Feature Description
Mode Optional extended thinking
Visibility Can show/hide reasoning
Budget Configurable thinking budget
Streaming Real-time thought output

Performance

Benchmark Claude 3.7 Sonnet Thinking
SWE-bench Verified High (comparable to o1)
AIME Strong
Coding Excellent

When to Use

Use Case Recommendation
Complex analysis Enable thinking
Code review Enable thinking
Simple Q&A Disable (faster)
High volume Disable (cheaper)

Part 6: Gemini Flash Thinking

Architecture

Feature Description
Base model Gemini Flash
Thinking mode Built-in CoT
Context 1M tokens
Speed Faster than o1

Positioning

Aspect Details
Target Cost-effective reasoning
Trade-off Slightly lower accuracy
Best for High-volume reasoning tasks

Part 7: Performance Comparison

Benchmark Matrix

Model AIME 2024 GPQA MATH-500 SWE-bench
o3-mini-high 83.3% 77.0% — 71.7%
DeepSeek R1 79.8% 71.5% 97.3% —
Claude 3.7 Thinking ~80% ~75% — High
Gemini Flash Thinking ~75% ~70% — —

Cost vs Quality

Model Relative Cost Quality Best For
o3-mini 5-10x Highest Critical reasoning
DeepSeek R1 1x (open) High Cost-sensitive
Claude Thinking 2-5x High Enterprise
Gemini Flash Thinking 2-3x Good Volume

Part 8: When to Use Reasoning Models

Decision Framework

graph LR
    A["Простые задачи<br/>Q&A, классификация"] --> B["Standard LLM<br/>GPT-4o, Claude"]
    C["Сложные задачи<br/>Математика, код, анализ"] --> D["Reasoning Model<br/>o3, R1, Claude Thinking"]
    style A fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5
    style B fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50
    style C fill:#fff3e0,stroke:#ef6c00
    style D fill:#fce4ec,stroke:#c62828

Use Case Matrix

Use Case Model Recommendation
Math proofs o3-mini, DeepSeek R1
Code debugging Claude Thinking, o3
Research analysis Claude Thinking
Competitive programming DeepSeek R1
Document analysis Claude (standard ok)
Simple Q&A Any standard model

Part 9: Implementation Patterns

API Usage (OpenAI o1)

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="o1-mini",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Solve this problem step by step..."}
    ]
)

Claude Extended Thinking

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-20250219",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)

Cost Management

Strategy Description
Budget limits Cap thinking tokens
Caching Cache CoT for similar queries
Routing Use reasoning only when needed
Batching Process multiple queries

Part 10: Interview-Relevant Numbers

Performance Numbers

Metric o3-mini DeepSeek R1 Claude 3.7
AIME 2024 83.3% 79.8% ~80%
ARC-AGI 87.5% — —
MATH-500 — 97.3% —
GPQA Diamond 77.0% 71.5% ~75%

Latency Comparison

Model Simple Query Complex Reasoning
GPT-4o 1-3s 3-10s
o1-mini 5-15s 15-60s
o3-mini 3-10s 10-45s
DeepSeek R1 2-5s 5-30s

Cost Factors

Model Cost vs Standard
o1-mini 3-5x
o3-mini 2-4x
Claude Thinking 2-3x
DeepSeek R1 (API) 1-2x

Заблуждение: reasoning-модели всегда лучше стандартных LLM

На простых задачах (sentiment analysis, extraction, classification) reasoning-модели дают <2% прироста accuracy при 3-10x стоимости и 10-60 секунд латентности. По данным OpenAI, o1-mini на задачах MMLU-simple уступает GPT-4o по скорости в 15x без значимого улучшения. Используйте routing: простые запросы -- стандартная модель, сложные -- reasoning.

Заблуждение: DeepSeek R1 бесплатен для production

R1 open-source (MIT), но 671B параметров требуют 8x A100 80GB ($15K+/мес аренды) или агрессивную квантизацию (4-bit), которая снижает MATH-500 с 97.3% до ~89%. Дистиллированные версии (R1-7B, R1-14B) теряют 15-25% accuracy на сложных задачах. "Бесплатная" модель обходится дороже API при малых объёмах (<100K запросов/мес).

Заблуждение: hidden CoT в o1/o3 -- это минус

Скрытые reasoning tokens OpenAI -- это security feature, а не ограничение. Видимый CoT (DeepSeek R1) позволяет prompt injection через reasoning chain. Исследование Chen et al. (2026) показало, что атаки через видимый CoT успешны в 34% случаев. Hidden CoT защищает от reverse-engineering reasoning процесса, но усложняет debugging.

Вопросы для собеседования

Q: Чем отличается training pipeline DeepSeek R1-Zero от R1, и почему это важно?

❌ Red flag: "R1-Zero -- это просто маленькая версия R1"

✅ Strong answer: "R1-Zero обучена чисто через RL без supervised fine-tuning (SFT) -- модель сама научилась рассуждать, получая reward только за правильные ответы. Это фундаментально: emergent behaviors (self-verification, backtracking) возникли без явного обучения. R1 добавляет этап SFT перед RL, что даёт более стабильные результаты (97.3% MATH-500 vs ~92% у R1-Zero), но требует размеченных данных. Выбор зависит от доступности quality SFT data и бюджета на обучение."

Q: Как построить routing между reasoning-моделью и стандартной LLM в production?

❌ Red flag: "Просто всегда использовать reasoning-модель для надёжности"

✅ Strong answer: "Нужен classifier на входе, оценивающий complexity запроса. Метрики: количество шагов решения, наличие математики/кода, длина ожидаемого reasoning. При complexity < threshold -- GPT-4o (\(2/M tokens, 1-3s), при > threshold -- o3-mini (\)10/M tokens, 10-45s). OpenAI рекомендует начинать с o3-mini для всего, затем downgrade простых запросов. В production это даёт 60-70% экономию при <2% потере качества."

Q: Почему process reward models (PRM) критичны для o1/o3, и чем они отличаются от outcome reward?

❌ Red flag: "PRM просто оценивает итоговый ответ"

✅ Strong answer: "Outcome reward даёт сигнал только на финальный ответ (правильно/неправильно), что создаёт sparse reward problem. PRM оценивает каждый промежуточный шаг reasoning chain, давая dense feedback. Это позволяет модели учиться где именно ошибка в рассуждении, а не просто что ответ неверный. По данным OpenAI, PRM улучшает MATH accuracy на 12-15% по сравнению с outcome-only reward. Минус: требует дорогую разметку промежуточных шагов (step-level annotations)."

Q: Что такое 'Societies of Thought' в DeepSeek R1 и как это влияет на production?

❌ Red flag: "Это просто длинная цепочка рассуждений"

✅ Strong answer: "ArXiv 2601.10825 показал, что R1 генерирует не линейную цепочку, а параллельные 'агенты мышления', которые исследуют разные пути решения. Это аналог self-consistency, но внутри одного forward pass. В production это означает: (1) output tokens растут нелинейно с complexity, (2) budget_tokens нужно устанавливать с запасом 2-3x от ожидаемого, (3) простое обрезание по max_tokens может оборвать reasoning в середине ветки, давая некорректный ответ."

Sources

  1. Adaline Labs — "Inside Reasoning Models OpenAI o3 And DeepSeek R1"
  2. IBM Think — "What Is a Reasoning Model?"
  3. Sebastian Raschka — "The State of LLM Reasoning Model Training"
  4. Medium — "Large Reasoning Models: The Complete Guide to Thinking AI (2025)"
  5. ArXiv — "Reasoning Models Generate Societies of Thought" (2601.10825)
  6. Composio — "CoT Reasoning Models – Which One Reigns Supreme in 2025?"

See Also