推感性能栽种的同期奇米777me，还大大减少 Token 花消！

清华、耶鲁团队提倡推理模子新范式：动态推理完了高效测试时推广。

测试时推广（test-time scaling）期间加快鞭策了大谈话模子在复杂推理边界的窒碍。

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限制念念维链（CoT）轨迹历练，在数学解释、编程竞赛等任务中展现出接近东谈主类众人的水平。

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推广计划资源——生成更长的念念维轨迹意味着更高的解题到手率。

关联词，这种"以计划换性能"的计策带来了显贵的遵循代价。

现存设施频繁强制分割高下文窗口：模子必须在前半段完成圆善推理（如 R1 收受…分隔符），即使靠近通俗问题也需花消很大一部分的念念考 tokens（thinking tokens）。

更严重的是，部分模子在复杂问题上会出现"过度念念考"（overthinking）表象：生成冗余的轮回推理设施却无法栽种准确率。论文中揭示，告成截断进步 4096 tokens 的念念考经由可能导致 DeepSeek-R1 性能下落 12.7%，这清爽了刻下列法在遵循与恶果间的根蒂矛盾。

△（a ) 与传统长念念考模子比较，Z1 的动态念念考窗口不错从简多数念念考 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历练了一个高效念念考模子，其具有自然的动态推理才智，可凭证问题难度凹凸生成不同长度的推理轨迹，同期搭配可调理的念念考窗口，使得模子不错在事前设定的推理预算下完了高效的推理念念考。

Z1：动态推理完了高效测试时推广

本文的主要改换在于两个层面：

高跟美腿

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 万条编程问题相等曲直念念维轨迹的数据集 Z1-Code-Reasoning-107K。通过 QwQ-32B 模子生成原始轨迹后，迟缓提高推理等第，使其保留从"告成求解"到"多步推导"的一语气复杂度散播。这种数据缱绻确保了模子在历练经由中巧合战争不同复杂度的推理轨迹，从而栽种其在执行任务中的相宜才智。在此数据集上历练得到的 Z1 模子具备自然的动态推理才智，何况可搬动至数学等代码之外的推理任务。

2、机制层面：缱绻动态念念考窗口（Shifted Thinking Window）

作家废弃了硬性分隔符敛迹，缱绻了Shifted Thinking Window机制。关于通俗问题（如 BigCodeBench-Hard 中的基础函数完了），模子自动触发弱推理方法，可告成输出谜底；当际遇 GPQA 钻石级珍视时，则自动启用强推理方法，在 max thinking tokens 阈值内目田推导并给出截至，若是念念考超限则自动追加请示短语带领输出谜底。

二者联接，使 Z1 模子具备动态念念考才智和预算调整才智，在使用较少 thinking tokens 的同期，保抓较高的基准准确率，完了高效动态的推理。

△Z1 设施的数据构建、历练与动态念念考范式实验截至多个 benchmark 上的实验截至

实考解释，该设施在遵循 - 恶果均衡上完了显贵栽种。

在包含 880 谈竞赛编程题的 LiveCodeBench v5 测试中，Z1-7B 以 35.3% 准确率明显进步其他开源 7B 念念考模子，且平均念念考 token 大大裁汰（R1-Distill-Qwen-7B 需要四倍以上念念考 token 才智达到交流性能）。

此外，仅使用代码轨迹历练也使模子在数学推理任务上的性能栽种，举例在 GPQA 钻石级科学珍视上，Z1-7B 以 47.5% 准确率卓著原始 Qwen2.5-Coder-7B（37.4%）10.1 个百分点，同期减少 28% 的 tokens 花消，揭示了此高效推理才智的泛化性。

Test-Time Scaling Evaluation

在三个推理 benchmark 上的测试时推广实验不错看到，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完了了 Test-time scaling 的才智。

同期，相较于 R1-Distill-Qwen-7B，Z1-7B 的王人能以更短的平均念念考长度赢得更高的分数，体现其高效的测试时推广才智。

这项接头解释，通过各种性念念考轨迹的搀杂历练和动态计划资源分拨，大模子巧合窒碍"暴力计划"的局限，自相宜地在不同难度的任务中使用不同级别的推理时计划资源；同期这个模子也将非推理模子与长推理模子进行结伙，为大型推理模子在高效念念考方面的发展提供了遑急的孝敬。

论文衔接：  https://arxiv.org/abs/2504.00810

代码衔接：  https://github.com/efficientscaling/Z1

模子衔接：  https://huggingface.co/efficientscaling/Z1-7B

数据衔接：  https://huggingface.co/datasets/efficientscaling/Z1-Code-Reasoning-107K

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