​​推理大模型与通用大模型的核心区别在于设计目标与应用场景：推理大模型通过显性化逻辑推理流程实现复杂问题的高效精准求解，而通用大模型依赖快速检索匹配完成知识输出，前者适用于专业场景决策支持，后者更适合通用领域任务。​​

推理大模型与通用大模型的最大差异体现在思考过程的透明性上。推理大模型在执行任务时会逐步展示推理路径，例如数学题的公式套用或法律问题的条件分析，而通用大模型直接输出结果，类似预训练知识库的匹配机制。这一设计根本区别导致了两者在架构、训练方式和性能表现上的分层。

在架构与训练层面，通用大模型基于Transformer并采用预训练+微调的两阶段模式，预训练阶段通过海量无标注数据强化语言理解和通用知识，微调则用少量标注数据针对特定领域优化。推理大模型虽同样以Transformer为基础，但引入链式推理结构（如CoT）和强化学习模块，在训练中需要结构化数据支撑逻辑过程，例如数学解题步骤或代码调试记录，以此强化推理能力。

应用场景直接影响两者价值体现。通用大模型擅长客服问答、文本生成等标准任务，其快速响应特性满足了大多数场景需求；推理大模型则在法律咨询、金融分析等需深度推理的领域表现突出，例如通过逐步推理降低疾病诊断的误诊率。但推理大模型的复杂性可能引发"幻觉风险"，即在复杂推导中生成偏离实际的结论。

从资源效率来看，推理大模型通过优化算法和硬件加速实现更高能效比，在保证推理速度的同时降低能耗，而通用大模型因参数规模庞大对算力消耗更高。未来技术融合趋势可能催生动态切换模式，系统自动根据任务复杂度选择直接回答或深度推理策略，兼顾效率与准确性。