Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs
Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs 是一个专注于大语言模型（LLM）高效推理技术的开源知识库与综述项目。它源自发表于 TMLR 2025 的论文《Stop Overthinking》，旨在解决当前大模型在复杂推理任务中普遍存在的“过度思考”问题——即生成冗长、低效的思维链，导致计算资源浪费和响应延迟。
该项目系统性地梳理了让大模型“想得更少、更准”的前沿方案，涵盖了从强化学习奖励设计、变长思维链数据微调，到推理步骤压缩、动态推理范式及提示词引导等八大核心技术方向。通过分类整理最新的学术论文与技术进展，它为社区提供了一张清晰的技术路线图。
Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs 特别适合 AI 研究人员、算法工程师及大模型开发者使用。对于希望优化模型推理成本、提升响应速度的团队，这里提供了丰富的理论依据和实践参考；对于学术研究者，它则是追踪高效推理领域最新动态、寻找研究灵感的宝贵资源。无论是想要复现最新算法，还是评估不同优化策略的效果，这个项目都能帮助你快速掌握如何让大模型在保持智能的同时，学会“适可而止”。
使用场景
某金融科技公司量化团队正致力于构建高频交易决策系统，需要大模型在毫秒级延迟内完成复杂的市场舆情分析与逻辑推演。
没有 Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs 时
- 推理延迟过高：模型习惯生成冗长的思维链（CoT），即使面对简单问题也“过度思考”，导致单次响应耗时超过 2 秒，无法满足实时交易需求。
- 算力成本激增：无效的长文本生成占用了大量 GPU 显存与计算资源，使得大规模并发部署的成本居高不下。
- 技术选型迷茫：面对海量的效率优化论文，团队难以系统梳理哪些方法（如长度奖励 RL、动态推理范式）适合当前业务，研发试错周期漫长。
- 响应稳定性差：缺乏对推理长度的有效控制，模型偶尔陷入死循环或输出无关废话，影响下游策略执行的准确性。
使用 Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs 后
- 显著降低延迟：基于综述中"RL 长度奖励设计”与“动态推理范式”章节的指导，团队引入相关算法，使模型学会“适可而止”，平均响应时间压缩至 300 毫秒以内。
- 资源利用率优化：通过应用“思维链压缩”与“变长数据微调”技术，去除了冗余推理步骤，在同等硬件条件下并发吞吐量提升 3 倍。
- 研发路径清晰：利用其分类体系（Taxonomy），团队快速定位到“提示词引导的高效推理”方案，仅用一周即完成了从理论验证到生产环境的落地。
- 输出精准可控：模型能够根据问题难度动态调整思考深度，既保证了复杂逻辑的准确性，又杜绝了简单任务上的资源浪费。
Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs 不仅是一份文献清单，更是帮助开发者打破大模型“过度思考”瓶颈、实现低成本高性能推理的实战导航图。
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令人惊叹的高效推理大语言模型
【TMLR 2025】停止过度思考：大型语言模型高效推理综述
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📢 最新消息
- 2025年8月21日：更新。
- 2025年7月14日：“停止过度思考”已被《机器学习研究汇刊》（TMLR）接收。
- 2025年4月22日：更新。
- 2025年3月20日：我们发布了首篇关于大语言模型高效推理的综述文章“停止过度思考：大型语言模型高效推理综述”（https://arxiv.org/abs/2503.16419）。
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在本文中，我们首次提出了一种结构化的综述框架，系统性地调研并梳理了当前在实现大语言模型高效推理方面的进展。
📊 分类体系
以下是总结当前大语言模型高效推理研究现状的分类图：
📚 目录
“(.)”在综述论文中代表“待更新”。
第一部分：基于长度奖励设计的强化学习
- 解密大语言模型中的长链式思维推理 [论文]
- O1-Pruner：针对O1类推理的长度协调微调与剪枝 [论文]
- Kimi k1.5：基于大语言模型的强化学习规模化应用 [论文]
- 训练语言模型实现高效推理 [论文]
- L1：利用强化学习控制推理模型的思考时长 [论文]
- DAST：面向大型推理模型的难度自适应慢思考机制 [论文]
- 通过元强化微调优化测试时计算资源消耗 [论文]
- HAWKEYE：基于模型协作的高效推理 [论文]
- THINKPRUNE：通过强化学习剪枝大语言模型的长链式思维 [论文]
- 需要时再思考：自适应链式思维学习 [论文]
- 基于强化学习的简洁推理 [论文]
- 并非所有思维都同等重要：多轮次强化学习驱动的大语言模型高效推理 [论文]
- ConciseRL：以简洁性为导向的强化学习，用于构建高效推理模型 [论文]
- 基于弹性推理的可扩展链式思维 [论文]
- S-GRPO：推理模型中的强化学习引导提前退出策略 [论文]
- SelfBudgeter：面向高效大语言模型推理的自适应令牌分配 [论文]
- 让小型语言模型成为高效推理者：干预、监督与强化学习 [论文]
- 基于长度感知优化的高效推理模型强化学习训练 [论文]
- 通过预算相对策略优化实现任意时间推理的最优化 [论文]
- 学习如何通过自适应长度奖励塑造实现高效推理 [论文]
- 激励双过程思维以提升大型语言模型的高效推理能力 [论文]
- LIMOPro：面向高效且有效测试时缩放的推理优化 [论文]
- 先走稳再跑快！基于强化学习的简洁大语言模型推理 [论文]
- 面向高效推理的稳定强化学习 [论文]
- 不必想得更久，而要明智地思考：优化大型推理模型的思维动态 [论文]
- Thinkless：大语言模型学会何时该思考。[论文]
- 只有在需要时才思考：大型混合推理模型的应用 [论文]
- 何时继续思考：面向高效推理的自适应思维模式切换 [论文]
- AdaCoT：基于强化学习的帕累托最优自适应链式思维触发机制 [论文]
- 学会何时思考：通过多阶段强化学习塑造R1风格模型的自适应推理能力 [论文]
- AdaptThink：推理模型可以学会何时思考。[论文]
- Bingo：通过动态且基于重要性的强化学习提升大语言模型的高效推理能力 [论文]
- 我们距离最优推理效率还有多远？[论文]
- 刚刚好够的思考：利用自适应长度惩罚的强化学习实现高效推理 [论文]
- 简单任务快速处理，复杂任务深入思考：通过动力长度惩罚实现高效推理 [论文]
- 优化大型推理模型中的长度压缩 [论文]
- AdapThink：面向推理语言模型的自适应思考偏好 [论文]
- AALC：通过自适应准确率-长度控制实现大型语言模型高效推理 [论文]
- 思考令牌是助力还是陷阱？迈向更高效的大型推理模型 [论文]
- SmartThinker：通过逐级长度控制学习压缩与保留推理内容 [论文]
- 重新审视过度思考：对链式思维推理中的内外冗余进行惩罚 [论文]
- 先长期训练，后短时思考：面向高效推理的课程式学习 [论文]
- 多采样，少思考：面向简洁推理的分组过滤策略优化 [论文]
- SABER：面向高效大语言模型推理的可切换均衡训练 [论文]
- 通过可验证的逐级奖励促进高效推理 [论文]
- 先觉察，后少思：动态边界自我意识驱动大型语言模型的极致推理效率 [论文]
- 超越令牌长度：面向大型语言模型高效精准推理的步骤剪枝器 [论文]
第二节：变长思维链数据的监督微调
- TokenSkip：LLM中的可控思维链压缩 [论文]
- C3oT：在不牺牲有效性的情况下生成更短的思维链 [论文]
- CoT-Valve：可长度压缩的思维链微调 [论文]
- 自训练激发大型语言模型中的简洁推理 [论文]
- 将系统2蒸馏到系统1中 [论文]
- 语言模型能否学会跳过步骤？ [论文]
- 多余性感知的论证简化：面向高效且有效推理的句子级论证简化。[论文]
- 分步困惑度引导的精炼：用于大型语言模型中高效思维链推理 [论文]
- Z1：带有代码的高效测试时缩放 [论文]
- Ada-R1：通过双层自适应推理优化实现混合思维链 [论文]
- 长短思维链混合监督微调，激发大型语言模型中的高效推理 [论文]
- DRP：具有技能感知步骤分解的蒸馏式推理剪枝，用于高效的大规模推理模型 [论文]
- AutoL2S：面向高效大型语言模型的自动长短推理 [论文]
- 剪枝能提升推理能力吗？以能力为导向重新审视长思维链压缩，以实现更好的推理效果 [论文]
- VeriThinker：学会验证使推理模型更高效 [论文]
- 专家集合：线性时间构建具有涌现和适应性行为的Chimera LLM变体 [论文] [模型卡片] [可通过OpenRouter免费访问]
- R1-Compress：通过分块压缩与搜索实现长思维链压缩 [论文]
- 并非所有标记都是思考所需的 [论文]
- A*-Thought：通过双向压缩实现在低资源环境下的高效推理 [论文]
- ConCISE：基于置信度的逐步高效推理中的压缩 [论文]
- TL;DR：太长了，就重新加权吧——用于高效LLM推理压缩 [论文]
- OThink-R1：内在的快慢思维模式切换，用于缓解过度推理。[论文]
- 因果充分性和必要性提升思维链推理 [论文]
- ReCUT：通过分步轨迹和偏好优化，在LLM中平衡推理长度与准确性。[论文]
- 通过步骤熵压缩LLM中的思维链。[论文]
- 剪掉那些不出乎意料的部分：通过首个标记的惊讶度实现高效的代码推理。[论文]
第三节：将推理步骤压缩为更少的潜在表示
- 在连续潜在空间中训练大型语言模型进行推理 [论文]
- 压缩思维链：通过密集表示实现高效推理 [论文]
- 利用隐性思维进行高效推理（MLLM） [论文]
- SoftCoT：用于LLM高效推理的软性思维链 [论文]
- 令牌混合：混合潜在和文本令牌以提升语言模型的推理能力 [论文]
- 基于潜在思维的推理：关于循环Transformer的强大能力 [论文]
- CODI：通过自我蒸馏将思维链压缩到连续空间 [论文]
- 利用隐性思维进行高效推理 [论文]
- 令牌混合：混合潜在和文本令牌以提升语言模型的推理能力 [论文]
- 反向注意力：理解并增强大型语言模型中的多跳推理 [论文]
- SEAL：免费实现大型语言模型的可引导推理校准 [论文]
- 默念速思：LLM推理链的动态潜在压缩 [论文]
- 超频LLM推理：监控与控制LLM中的思维路径长度 [论文]
- 控制推理模型中的思考速度。[论文]
第四节：推理过程中的动态推理范式
- 使用Certaindex高效服务LLM推理程序 [论文]
- 当多即是少：理解LLM中的思维链长度 [论文]
- 思维草图：基于自适应认知启发式草图的高效LLM推理 [论文]
- 奖励引导的推测解码用于高效LLM推理 [论文]
- 通过推测拒绝实现快速的最佳N解码 [论文]
- FastMCTS：一种用于数据合成的简单采样策略 [论文]
- 用于高效LLM推理的动态并行树搜索 [论文]
- 采样高效的测试时缩放：在早期解码中自我估计最佳N采样 [论文]
- LightThinker：逐步压缩思考过程（训练LLM将思想压缩为要点标记） [论文]
- InftyThink：突破大型语言模型长上下文推理的长度限制 [论文]
- 无自我怀疑的推理：通过确定性探测实现更高效的思维链 [论文]
- SpecReason：通过推测推理实现快速且准确的推理时计算 [论文]
- AdaptiveStep：根据模型置信度自动划分推理步骤 [论文]
- 推测性思考：在推理时利用大模型指导小模型推理 [论文]
- 通过推测性思维链实现LLM的高效推理 [论文]
- 原子级步骤分解能否提升多模态大模型的自组织推理能力？ [论文]
- 更聪明地思考，而非更努力地思考：具有推理感知优化的自适应推理 [论文]
- 推理感知的自一致性：利用推理路径进行高效LLM采样 [论文]
- 摆脱高昂成本：用于多步推理的早期停止自一致性 [论文]
- 置信度提升LLM的自一致性 [论文]
- 让每一分钱都发挥作用：面向成本效益的难度自适应自一致性 [论文]
- 路径一致性：用于LLM高效推理的前缀增强 [论文]
- 沟通内部概率与自一致性以实现有效且高效的LLM推理 [论文]
- 朝着推理时计算的最优缩放迈进 [论文]
- 深入思考，快速行动：探究无需验证器的推理时缩放方法的效率 [论文]
- 推理模型无需思考即可有效 [论文]
- 回溯搜索：探索未走过的路径以实现更深入、更高效的推理 [论文]
- 思想操控：外部思想对大型推理模型可能非常有效 [论文]
- 睡眠时间计算：超越推理时缩放 [论文]
- 解锁思想的能力：一个用于量化和优化思维链的推理边界框架 [论文]
- 思考终结者：基准测试、校准和缓解推理模型中的过度思考 [论文]
- 推理模型中的动态提前退出 [论文]
- 停止原地打转：通过挖掘模式实现LLM推理的早期退出以缓解过度思考 [论文]
- AlphaOne：推理模型在测试时慢速与快速思考 [论文]
- 将价值重新带回强化学习中：通过统一LLM推理者与验证者实现更好的测试时缩放 [论文]
- 凭直觉引导：利用强化的内在信心实现高效的测试时缩放 [论文]
- 断裂的思维链推理 [论文]
- 价值导向的搜索用于高效思维链推理 [论文]
- 不要过度思考。偏好较短的思考链以提升LLM推理效果 [论文]
- 先完成搜索：大型语言模型中的高效测试时缩放 [论文]
- 通过推测搜索加速大型语言模型的推理 [论文]
- FlashThink：一种用于高效推理的早期退出方法 [论文]
- 推理路径压缩：压缩生成轨迹以实现高效LLM推理 [论文]
- 加速思维链推理：当目标梯度重要性遇上动态跳过 [论文]
- ThinkLess：一种无需训练的推理高效方法，用于减少推理冗余 [论文]
- 计划与预算：大型语言模型推理中的有效且高效测试时缩放 [论文]
- TrimR：基于验证者的无训练思考压缩，用于高效测试时缩放 [论文]
- CoThink：通过指令模型引导推理模型实现令牌高效的推理 [论文]
- 长时间推理并非全部所需：基于确定性的自适应路由用于高效LLM/MLLM推理 [论文]
- AlphaOne：推理模型在测试时慢速与快速思考 [论文]
- 每一次展开都很重要：高效测试时缩放的最优资源分配 [论文]
- SPECS：通过推测草稿实现更快的测试时缩放 [论文]
- BEST-Route：具有测试时最优计算的自适应LLM路由 [论文]
- 无模型的推测采样加速测试时缩放 [论文]
- 答案收敛作为推理中提前停止的信号 [论文]
- 通过规划实现协作式LLM推理以提高效率 [论文]
- 等等，我们根本不需要“等待”！移除思考标记可提高推理效率 [论文]
- 通过抑制大型推理模型中的自我肯定反思实现高效推理 [论文]
- 用预算指导来引导LLM思考 [论文]
- 探索并利用大型推理模型自身的内在效率，以实现自我引导的效率提升 [论文]
- 用于思维链压缩的激活引导 [论文]
- R-Stitch：用于高效推理的动态轨迹拼接 [论文]
- 大型推理模型知道如何高效思考 [论文]
- MUR：动量不确定性引导的大型语言模型推理 [论文]
- 测试时提示干预 [论文]
- 通过基于确定性的反思抑制实现大型推理语言模型的高效推理 [论文]
- 在
</Think>之后的熵值可用于推理模型的提前退出 [论文](.)
- Parallel-R1：通过强化学习迈向并行思考 [论文]
- DTS：通过解码树草图增强大型推理模型 [论文] [代码] [Colab]
第五节：提示引导的高效推理
- 基于令牌预算的大型语言模型推理 [论文]
- 草稿链：通过减少书写来加快思考速度 [论文]
- 大型语言模型如何压缩自身的思维链？基于令牌复杂度的方法 [论文]
- 简洁思维链对大型语言模型解决问题的好处 [论文]
- 简洁是可持续性的灵魂：刻画大型语言模型的回答长度 [论文]
- PREMISE：面向大型模型高效数学推理的可扩展且策略性的提示优化 [论文]
- ConciseHint：在生成过程中通过持续的简洁提示提升高效推理能力 [论文]
第六节：基于属性的提示驱动推理路由
- Claude 3.7 Sonnet 和 Claude Code [官网]
- 思维草图：基于自适应认知启发式草图的高效大型语言模型推理 [论文]
- 使用置信度令牌学习路由大型语言模型 [论文]
- 自信还是寻求更强？从基准测试到泛化，探索基于不确定性的设备端大型语言模型路由 [论文]
- RouteLLM：利用偏好数据学习路由大型语言模型 [论文]
- ThinkSwitcher：何时深入思考，何时快速思考 [论文]
- 长或短的思维链？探究大型推理模型的实例级切换 [论文]
- SynapseRoute：一种双状态大型语言模型的自动路由切换框架 [论文]
第七节：通过高效训练数据和模型压缩提升推理能力
- LIMO：少即是多的推理方法 [论文]
- s1：简单的测试时缩放 [论文]
- S2R：通过强化学习教导大型语言模型自我验证和自我修正 [论文]
- Light-R1：从零开始及更进一步的长思维链课程化监督微调、DPO 和强化学习 [论文]
- 小型模型难以从强大的推理者那里学习 [论文]
- 朝着小型语言模型的推理能力前进 [论文]
- 混合蒸馏有助于小型语言模型更好地进行推理 [论文]
- 小型语言模型需要强大的验证者来进行推理自我修正 [论文]
- 通过反事实蒸馏教导小型语言模型进行推理 [论文]
- 通过反馈驱动的蒸馏提升小型语言模型的数学推理能力 [论文]
- 探测后再检索并推理：将探测与推理能力蒸馏到小型语言模型中 [论文]
- 通过自适应思维从大型语言模型中蒸馏推理能力 [论文]
- SKIntern：内化符号知识，以更好地将思维链能力蒸馏到小型语言模型中 [论文]
- TinyR1-32B-Preview：通过分支合并蒸馏提升准确性 [论文]
- 通过反馈驱动的蒸馏提升小型语言模型的数学推理能力 [论文]
- 探测后再检索并推理：将探测与推理能力蒸馏到小型语言模型中 [论文]
- TwT：通过多教师指导的习惯性推理蒸馏实现无令牌思考 [论文]
- 当推理遇上压缩：在复杂推理任务上对压缩后的大型推理模型进行基准测试 [论文]
第八部分：评估与基准测试
- 10亿参数的LLM能否超越4050亿参数的LLM？重新思考计算最优的推理时缩放策略 [论文]
- 过度思考的危害：探究代理任务中的推理—行动困境 [论文]
- LLM推理与规划的推理时计算：基准测试与洞察 [论文]
- 综合技巧：LLM越狱攻击的基准测试 [论文]
- 推理步骤长度对大型语言模型的影响 [论文]
- S1-bench：用于评估大型推理模型系统1思维能力的简单基准测试 [论文]
- 当推理遇上压缩：在复杂推理任务上对压缩后的大型推理模型进行基准测试 [论文]
- 量化会损害推理能力吗？关于量化推理模型的实证研究 [论文]
- 关于0.5B推理语言模型的技术研究 [论文]
- 再次探讨模型插值法以实现高效推理 [论文]
- LLM真的需要10步以上的思考才能“算出1000天后的日期”吗？迈向对LLM过度思考的结构化理解 [论文]
引用
如果您觉得本工作有用，请引用我们。
@misc{sui2025stopoverthinkingsurveyefficient,
title={停止过度思考：大型语言模型高效推理综述},
author={杨穗、庄宇能、王冠楚、张嘉木、张天一、袁佳怡、刘洪毅、Andrew Wen、钟绍晨、陈瀚杰、胡霞},
year={2025},
eprint={2503.16419},
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primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2503.16419},
}
致谢
🧩 版面设计灵感来源于zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM，最新成果参考了hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning。非常感谢其优秀的框架！
常见问题
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