[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-reasoning-model::ru":3,"gloss-cluster-reasoning-model::ru":26,"gloss-next-reasoning-model::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"reasoning-model","core-ai","Рассуждающая модель (Reasoning Model)","Рассуждающая модель — это LLM, обученная (обычно с помощью обучения с подкреплением на проверяемых задачах) тратить дополнительные вычисления на «размышление» перед ответом. Вместо того чтобы сразу выдать результат, она строит цепочку промежуточных шагов, проверяет саму себя и возвращается назад, когда заходит в тупик. Примеры — серия o от OpenAI, DeepSeek-R1 и режим расширенного мышления у Claude. По сравнению с обычными чат-моделями они заметно сильнее в математике, коде, многошаговой логике и планировании, но стоят дороже и отвечают медленнее, поскольку генерируют гораздо больше токенов. Для SaaS-разработчиков правило простое: направляйте на рассуждающую модель только действительно сложные задачи — сложную генерацию кода, анализ данных, планирование агентов, — а классификацию и простые запросы оставляйте дешёвым и быстрым моделям. Многие API позволяют регулировать «бюджет на размышление» для каждого запроса, обменивая скорость и деньги на точность. Не хватайтесь за рассуждающую модель рефлекторно: на простых задачах извлечения она лишь медленнее и дороже без выигрыша в качестве.","Рассуждающая модель — это LLM, которая тратит дополнительные вычисления на размышление: строит промежуточные шаги, проверяет себя и откатывается назад.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)",{"slug":15,"name":16},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-thought-промптинг (промптинг с цепочкой рассуждений)",{"slug":18,"name":19},"llm","Большая языковая модель (LLM)",{"slug":21,"name":22},"model-router","Маршрутизатор моделей (Model Router)",{"slug":24,"name":25},"test-time-compute","Вычисления во время инференса (Test-Time Compute)",[27,29,33,37,40,43,46,49,52,55,58,61],{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":28},"2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":36},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":28},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":36},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":32},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":32},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":36},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":32},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":28},"context-window","Контекстное окно",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":36},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":28},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]