推論モデル
回答を出す前に、内部で段階的な思考の過程を経ることで、複雑な問題への精度を高めるよう設計されたAIモデルです。
推論モデルとは、ユーザーへの回答を出す前に、内部で段階的な思考の過程を経ることで、より複雑な問題に対する精度を高めるよう設計されたAIモデルのことです。
通常のLLM（大規模言語モデル）が入力に対してすぐに答えを組み立てるのに対し、推論モデルは回答までの途中経過として、論理展開を重ねる処理を行います。
この仕組みにより、数学の問題やプログラムのデバッグなど、段階的な論理の積み重ねが必要な作業で高い精度を発揮しやすいとされています。
一方で、思考の過程を経る分だけ、通常のモデルよりも回答までにかかる時間や計算コストが増える傾向があります。
用途に応じて、素早い応答が求められる場面では通常のモデルを、精度が重視される複雑な課題では推論モデルを使い分けることが実務では有効です。
こうしたモデルの性能は、専用のベンチマークを用いて他のモデルと比較されることが一般的です。