DeepSeek为何坚持中文思考 汉字信息密度更高(2)
该论文评估了三个最先进的开源推理模型：DeepSeek R1、Qwen 2.5 (32B) 和 Qwen 3 (235B-A22B)，问题以英语呈现，但模型被明确指示以七种目标语言中的一种执行其推理步骤。最终答案必须以英语提供，以确保评估的一致性。实验结果显示，与英语相比，使用非英语语言进行推理始终能实现 20-40% 的显著令牌降低，而且通常不影响准确性。DeepSeek R1 的 token 减少量从 14.1%（俄语）到 29.9%（西班牙语）不等，而 Qwen 3 则表现出更显著的节省，韩语的减少量高达 73%。这些效率提升直接转化为推理成本降低、延迟更低和计算资源需求降低。
马里兰大学和微软的研究论文《One ruler to measure them all: Benchmarking multilingual long-context language models》提出了包含 26 种语言的多语言基准 OneRuler，用于评估大型语言模型（LLM）在长达 128K 令牌的长上下文理解能力。研究者们通过编写英语指令并将其翻译成另外 25 种语言构建了 OneRuler。实验表明，随着上下文长度从 8K 增加到 128K token，低资源语言与高资源语言之间的性能差距日益扩大。令人惊讶的是，英语并不是长上下文任务中表现最好的语言（在 26 种语言中排名第 6），而波兰语位居榜首。在指令和上下文语言不一致的跨语言场景中，根据指令语言的不同，性能波动幅度可达 20%。
既然中英文都不是具有最佳大模型性能的语言，那大模型选择思考语言的方式并不是完全以效率为先。评论区的第二种观点认为训练数据中包含更多中文内容更为合理。国产大模型采用更多中文训练语料，其思考过程出现中文是正常现象。类似的情况也出现在 AI 编程工具 Cursor 发布的新版本 2.0 核心模型「Composer-1」上，因为其思考过程完全由中文构成。
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