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想要回答这个问题，必须先搞懂两个简单的概念：通用型 AI 和推理型 AI。
可以把通用型 AI理解成“全能学霸”，这类 AI（比如豆包、Kimi、ChatGPT 等）是通过海量的数据训练出来的，拥有庞大的知识储备，可以基于你的问题立刻做出响应，完成诸如聊天/对话、文案写作、知识问答等各种跨领域的任务，同时还能广泛结合多模态的能力，完成诸如输出图片、语音、视频等任务。
但是样样通的结果往往是样样“松”，就像用广角镜头拍照——成像的覆盖面很广，但是容易丢失细节。这类 AI 是海量数据训练——“大力出奇迹”的结果，其本身不具备类似于人类那样的思考和推理能力。因此在使用这类AI的时候，人们往往会觉得它生成的内容“AI味”很浓，没有什么知识含量。尤其是在涉及一些复杂、需要深度逻辑推演的场景时，这类AI甚至频频出现“知识幻觉”（胡说八道），生成一堆文字垃圾。
如果把通用型 AI比喻成“全能学霸”，那么推理型 AI则是妥妥的“专项冠军”，如同显微镜一样，虽然能力范围窄，但是观测深度惊人。它和通用型 AI 的最大区别是，它不是海量数据训练的结果，而是在这个基础上通过思维链等技术范式给 AI 加入了类似于人类那样的思考和推理能力。
因此，你在使用诸如 DeepSeek（R1）这类推理模型的时候，会明显发现，当你向它抛出问题之后，它不会对你的问题直接做出响应，而是会像人类一样，先对你的问题本身做一次思考和推理。它会通过分析你的问题，理解你的需求，甚至挖掘你潜在没有表达出来的需求，并基于这些推理的结果制订出回复你的最佳策略。
当完成整个推理过程后，它才会对你的问题真正做出响应，而不是像通用型 AI那样匆匆忙忙、自行其是地给你“AI 味”很浓的回答。
这就是为什么你在使用诸如 DeepSeek（R1）这类推理型 AI 的时候会感觉到它好像很懂你，你甚至不需要用什么复杂的提问技巧，只是随意一问，就能获得理想甚至超过预期的回答。
我们有了推理型AI之后，是不是就可以扔掉通用型AI了？当然不是，二者有各自的应用场景和优劣势，就像是 Photoshop 和美图秀秀一样，各有各的应用场景。
通用型 AI，更严谨的叫法是指令型 AI，它的优点是响应用户请求的速度极快，并且对多模态（语音、图片、视频等）的支持非常好，更适合处理固定、规律、不太需要强大推理能力的任务，比如大文本、海量数据的处理等。
通用型AI的缺点在生成效果方面，或者说它给的回答很依赖指令。你甚至需要一步一步地告诉它具体怎么做，你告知得越清晰，写提示词的技术越高超，它给你的反馈就越好。否则，通用型AI可能生成一堆文字垃圾，不能很好地处理创意性、发散性、思维层次更高的灵活性任务。
而推理型 AI 的优势非常明显，因为“足够聪明”，所以你和它交流时，只使用简单的提示词就可以获得理想的回复。
当然，推理型AI的缺点也非常明显，因为它在正式回答你之前，要对你的问题做复杂的推理，所以响应速度往往比通用型 AI 慢。截至2025年3月它对多模态和大文本的处理还非常吃力，几乎没有办法完成规模性任务。
所以，在使用 AI 时，不建议你采用一刀切、非此即彼的思维，而是应该理解通用型AI和推理型AI各自的优势，根据自己不同的需求，协同使用二者。
