Schlussfolgerungsmodell

Reasoning-Modelle werden so trainiert oder konfiguriert, dass sie mehr Inferenzzeit-Compute auf mehrstufige Probleme verwenden, oft durch Zwischenarbeit vor der endgültigen Antwort.

Sie können bei Mathematik, Code und Planung helfen, bei höherer Latenz und Kosten. Für Fakten brauchen sie weiterhin Tools und Verifikation.