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一位开发者对 DeepSeek-V4-Flash-0731 的四种推理努力模式（无、低、高、最大）进行了基准测试，发现低模式出人意料地冗长，并且 OpenRouter 存在一个影响推理努力模式的 bug。
DeepSeek 发布了 DeepSeek-V4-Flash-0731，这是一个拥有 304B 参数的模型，具备增强的智能体能力，定价为每百万输入 token 0.14 美元、每百万输出 token 0.27 美元。该模型表现超出其体量，被 Artificial Analysis 评为最具智能性价比的模型。
本文深入解释了大模型推理强度（reasoning effort）的原理：同一模型通过调节推理强度（low/medium/high），在输出最终答案前允许更多中间推理轨迹（串行自回归计算），从而在答案质量、响应速度和计算成本之间做出取舍。关键在于模型学会了将更长的生成过程组织成有效计算，而非简单增加参数或网络层数。
本文讨论了在智能体工作流中使用 Ring-2.6-1T 添加重推理的位置，以防范状态损坏、工具合约不匹配或最终外部动作等故障点。