测试时计算：2026年AI模型如何在推理阶段更努力思考

测试时计算是AI模型在生成回答时所使用的算力和时间，而不是它被训练时所使用的。简单来说，就是模型被实际使用的那一刻所投入的努力。一个拥有更多测试时计算的模型，不会一次性给出回复，而是可以产出中间的思考、探索多个候选答案，并在确定最终回答之前对它们进行评估。

这个理念重塑了AI的前沿。随着越来越大的训练规模带来的收益开始放缓，各实验室找到了一个新的杠杆：让模型在推理时更努力地思考。ChatGPT、Gemini 和 Claude 这类工具背后的推理模型，如今依靠测试时计算来解决早期单次作答系统难以应对的问题，这让它成为理解现代AI能力及其如何影响搜索的核心概念。

什么是测试时计算？

测试时计算指的是在推理阶段分配的资源，也就是一个已训练好的模型回答新输入的那个阶段。传统模型对每个查询使用的算力大致相同，不论难易。而一个能够扩展测试时计算的模型，则可以为一个困难的问题分配更多的处理量，为一个简单的问题分配更少，使自己的投入与问题相适应。

一个常见的类比借自心理学：系统一的思维快速而直觉，系统二的思维缓慢而审慎。标准的模型回答类似系统一，会立刻给出答案。测试时计算则让系统二模式成为可能，模型会在作答之前一步步推理。正是这种审慎的过程支撑着现代推理模型。

测试时计算如何运作

最基础的机制是思维链，模型会生成中间的推理步骤，而不是直接跳到答案。通过把推导写出来，模型可以应对需要若干次逻辑推演的问题，并且能在过程中发现自己的错误。这与思维链提示与训练直接相关。

有若干技术建立在此之上。自洽性会采样多条推理路径，并选出出现最多的那个答案。Best-of-N 采样会生成许多候选回答，并按某个标准挑出最好的一个。束搜索或蒙特卡洛树搜索这类搜索方法会探索一棵可能性之树，而过程奖励模型则对中间步骤打分以引导搜索。每一种方法都投入更多算力来提高答对的几率，而这个过程发生在AI推理期间。

从训练扩展到推理扩展的转变

多年以来，进展一直遵循训练扩展定律：在更多数据上训练更大的模型，会产出更好的预测。这些回报一直在趋于平缓，这促使整个领域转向第二条轴线。新的测试时扩展定律描述的是，如何用推理阶段更多的算力，换取在某项任务上更好的决策。

OpenAI 的 o1 是让这一点变得具体的突破。它通过强化学习被训练成用思维链进行推理，其表现既随着训练算力的增加而提升，也随着推理时思考时间的增加而提升。正如一位研究者所表述的，最初的扩展定律教会我们用训练算力换取更好的预测，而这些新的定律则教会我们用推理算力换取更好的决策。这体现出强化学习与推理如今是如何协同工作的。

证据：跃升的基准成绩

在推理基准上的性能提升非常显著。在 AIME 2024 数学竞赛上，GPT-4 的得分约为9%，而 OpenAI o1-mini 达到63.6%，DeepSeek R1 约为80%，OpenAI o3 约为96.7%。在 Codeforces 竞技编程基准上，GPT-4 处在大约第24百分位，而 o1 攀升到约第96百分位，接近人类专家水平。

DeepSeek 的开源工作从另一个角度显示出同样的规律：它的推理模型把 AIME 的准确率从15.6%提升到71%，而在跨样本多数投票之后达到86.7%。清晰的启示是，把更多算力分配给推理，而不只是把模型做得更大，能解锁此前无法企及的问题。这些进展直接汇入更广泛的AI基准。

测试时计算对 SEO 与 GEO 的意义

推理模型改变了AI搜索的运作方式。当一个助手使用测试时计算时，它可以拆解一个查询、规划若干次搜索，并在回答之前综合各个来源，这正是深度研究与智能体式搜索背后的引擎。这意味着评估您内容的，是一个会认真推理的系统，而不是一个抓住第一个匹配项就走的系统。

对生成式 AI 优化而言，这奖励的是深度与清晰。一个会逐个推敲子问题的模型，会偏好那些真正回答了这些子问题、并且结构上让每个要点都易于提取的内容。产出主张清晰、论据扎实的LLM就绪内容，能为推理模型提供可靠的引用素材，这也是为什么测试时计算应当影响任何现代AI内容策略。扎实的关键词研究与内容规划能帮您梳理出这些模型会逐一推敲的子问题。

取舍：延迟、成本与确定性

更努力地思考并不是免费的。触发扩展推理的复杂查询可能需要五到十秒甚至更久，而直接作答只需一到三秒，而且每一个额外的推理词元都会消耗算力，从而抬高成本和能耗。由于思考量因查询而异，单次查询的成本也变得更难预测。

质量上也有陷阱。模型可能过度思考，在各种思路之间跳来跳去却无法收敛，也可能对一个真正困难的问题分配了不足的算力。有些查询会失去确定性，因为同一个输入在不同的运行中可能获得不同的推理量。管理这些取舍，如今是负责任地部署推理模型的一部分，它也影响着AI推理如何定价与调优。

实用策略与接下来的方向

在实践中，团队会采用分层的做法：把绝大多数简单查询路由到快速、便宜的模型，把中等难度的任务交给中间层模型，并把以推理为先的模型留给那一小部分最难的问题。这让算力与难度相匹配，在控制成本的同时依然能攻克难题。混合式模型，例如那些同时提供快速模式和扩展思考模式的模型，让这种路由更容易实现。

下一个前沿是测试时训练，模型会在测试阶段继续适应，而不是只依赖固定的权重。再结合检索，也就是推理模型在思考中途暂停下来获取外部知识，这些方向指向能够动态推理并学习的系统。对营销人员而言，要点是稳定的：评判您内容的那些系统正变得更加审慎，而这有利于真材实料。

结论

测试时计算是AI模型在推理阶段用于推理思考的处理量，随着训练侧收益放缓，它已成为进展的一条主要轴线。通过思维链、采样和搜索，模型用额外的思考换取在数学、逻辑和编程上大幅更好的答案，从 GPT-4 到 o1 和 o3 的基准跃升就说明了这一点。代价是更高的延迟、开销和波动性，最好通过让算力与任务难度相匹配来加以管理。

就可见度而言，审慎的推理模型奖励的是真正有深度、结构干净的内容。请把扎实的LLM就绪内容与清晰的AI内容策略搭配起来，并使用 Sorank 的研究与内容规划工具，瞄准这些模型会逐一推敲的问题。参考来源：Hugging Face 与 Emerge Haus。