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清华、耶鲁团队提议推理模子新范式：动态推理杀青高效测试时彭胀。

测试时彭胀（test-time scaling）时期加快鼓励了大谈话模子在复杂推理领域的破损。

以 OpenAI 的 o1 系列、DeepSeek-R1 等模子为代表，这些系统通过强化学习和大规模想维链（CoT）轨迹闇练，在数学解说、编程竞赛等任务中展现出接近东说念主类巨匠的水平。

举例，DeepSeek R1 在 MATH500 数学基准上达到 97.3% 的准确率，其中枢在于允许模子在推理时动态彭胀操办资源——生成更长的想维轨迹意味着更高的解题告捷率。

可是，这种"以操办换性能"的政策带来了显耀的遵循代价。

现存次序频繁强制分割高下文窗口：模子必须在前半段完成完好推理（如 R1 接管…分隔符），即使面临简便问题也需糜费很大一部分的想考 tokens（thinking tokens）。

更严重的是，部分模子在复杂问题上会出现"过度想考"（overthinking）征象：生成冗余的轮回推理法子却无法耕作准确率。论文中揭示，径直截断跨越 4096 tokens 的想考经由可能导致 DeepSeek-R1 性能着落 12.7%，这涌现了面前线法在遵循与成果间的根底矛盾。

△（a ) 与传统长想考模子比较，Z1 的动态想考窗口不错省俭大皆想考 token，达到高效推感性能 ( b )

针对这一挑战，来自清华、耶鲁团队基于纯代码数据闇练了一个高效想考模子，其具有自然的动态推明智商，可凭证问题难度崎岖生成不同长度的推理轨迹，同期搭配可调节的想考窗口，使得模子不错在事前设定的推理预算下杀青高效的推联想考。

Z1：动态推理杀青高效测试时彭胀

本文的主要翻新在于两个层面：

1、数据层面：构建 Z1-Code-Reasoning-107K 数据集

作家创建了一个包含 10.7 万条编程问题相配吵嘴想维轨迹的数据集 Z1-Code-Reasoning-107K。通过 QwQ-32B 模子生成原始轨迹后，迟缓提高推理品级，使其保留从"径直求解"到"多步推导"的连气儿复杂度散布。这种数据盘算确保了模子在闇练经由中粗略斗争不同复杂度的推理轨迹，从而耕作其在实质任务中的稳健智商。在此数据集上闇练得到的 Z1 模子具备自然的动态推明智商，而况可搬动至数学等代码之外的推理任务。

2、机制层面：盘算动态想考窗口（Shifted Thinking Window）

作家扬弃了硬性分隔符握住，盘算了Shifted Thinking Window机制。关于简便问题（如 BigCodeBench-Hard 中的基础函数杀青），模子自动触发弱推理模式，可径直输出谜底；当际遇 GPQA 钻石级繁重时，则自动启用强推理模式，在 max thinking tokens 阈值内开脱推导并给出律例，若是想考超限则自动追加提醒短语指导输出谜底。

二者市欢，使 Z1 模子具备动态想考智商和预算调整智商，在使用较少 thinking tokens 的同期，保捏较高的基准准确率，杀青高效动态的推理。

△Z1 次序的数据构建、闇练与动态想考范式践诺律例多个 benchmark 上的践诺律例

实考据明，该次序在遵循 - 成果均衡上杀青显耀耕作。

在包含 880 说念竞赛编程题的 LiveCodeBench v5 测试中，Z1-7B 以 35.3% 准确率领悟跨越其他开源 7B 想考模子，且平均想考 token 大大镌汰（R1-Distill-Qwen-7B 需要四倍以上想考 token 才略达到相易性能）。

此外，仅使用代码轨迹闇练也使模子在数学推理任务上的性能耕作，举例在 GPQA 钻石级科学繁重上，Z1-7B 以 47.5% 准确率卓绝原始 Qwen2.5-Coder-7B（37.4%）10.1 个百分点，同期减少 28% 的 tokens 糜费，揭示了此高效推明智商的泛化性。

Test-Time Scaling Evaluation

在三个推理 benchmark 上的测试时彭胀践诺不错看到，仅在代码的推理数据上微调后的 Z1-7B 在代码之外的任务上也杀青了 Test-time scaling 的智商。

同期，相较于 R1-Distill-Qwen-7B，Z1-7B 的皆能以更短的平均想考长度获取更高的分数，体现其高效的测试时彭胀智商。

这项询查解说，通过千般性想考轨迹的羼杂闇练和动态操办资源分派，大模子粗略破损"暴力操办"的局限，自稳健地在不同难度的任务中使用不同级别的推理时操办资源；同期这个模子也将非推理模子与长推理模子进行调和，为大型推理模子在高效想考方面的发展提供了蹙迫的孝顺。

论文相连：  https://arxiv.org/abs/2504.00810

代码相连：  https://github.com/efficientscaling/Z1

模子相连：  https://huggingface.co/efficientscaling/Z1-7B

数据相连：  https://huggingface.co/datasets/efficientscaling/Z1-Code-Reasoning-107K

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