主要观点总结
本文关注类o1模型在多语言机器翻译任务中的表现，研究了DeepSeek-R1等模型相较于传统大模型的多语言能力。文章通过实验评估了类o1模型在多个多语言机器翻译任务中的性能，探讨了模型推理成本、指令遵循能力、参数规模以及温度参数对翻译性能的影响，并提供了解决方案和未来研究方向。
关键观点总结
关键观点1: 类o1模型在多语言机器翻译任务中的性能评估
文章通过多个实验评估了DeepSeek-R1等类o1模型在多语言机器翻译任务中的性能，并与传统大模型进行了对比。研究发现类o1模型在翻译能力上有所提升，但存在推理成本增加和漫谈现象等问题。
关键观点2: 模型推理成本分析
文章对类o1模型和传统LLM的推理成本进行了比较分析，发现类o1模型的推理成本显著高，输出token数量和时间成本均有所增加。这导致在翻译质量和实时性能之间实现最佳平衡变得困难。
关键观点3: 模型指令遵循能力分析
文章通过评估类o1模型在指令遵循方面的能力，发现这些模型在有效遵循指令方面存在挑战。指令不遵循的概率较高，这影响了模型的推理过程和翻译质量。
关键观点4: 参数规模和温度参数对翻译性能的影响
文章研究了参数规模和温度参数对类o1模型翻译性能的影响。发现参数量大的模型性能较好，但增加参数量只获得边际收益；温度参数对模型翻译性能有一定影响，较低的温度设置有助于模型产生更稳定、更准确的翻译。
文章预览
Datawhale学术 作者：祝文鑫、陈安东、宋宇宸，哈尔滨工业大学 最近 DeepSeek-R1 非常热门，我们知道在 o1-Like 模型出现之前，传统的大模型的多语言能力已经十分出色。 那么相较于传统大模型，DeepSeek-R1 这类的 o1-Like 大模型的 多语言能力 又如何呢？ 在我们实际应用的时候，选择哪一个模型进行多语言任务（比如翻译/国外客服等）是一个值得探索的问题。 哈尔滨工业大学近期的一项研究发现，在多个多语言翻译任务中 o1-Like 大模型性能超过了传统的大模型，但与此同时也暴露了新的挑战。首先，o1-Like大模型的推理成本显著增加，并且在一些复杂的多语言任务中，其性能表现出现大幅下降。更为严重的是，o1-Like模型在翻译等任务中由于需要先进行“思考”再输出，导致了“漫谈”（Rambling）现象的产生。 这一发现为大模型领域的研究者提供了新
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