THINK-Bench: Evaluating Thinking Efficiency and Chain-of-Thought Quality of Large Reasoning Models

📄 arXiv: 2505.22113v1 📥 PDF

作者: Zhiyuan Li, Yi Chang, Yuan Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-28

备注: 20 pages, 8 figures, 6 tables

💡 一句话要点

提出Think-Bench评估大模型推理效率与思维链质量，解决过度推理问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型推理模型 推理效率 思维链 基准测试 过度推理

📋 核心要点

  1. 现有大型推理模型在简单任务中存在过度推理现象，浪费计算资源，降低效率。
  2. 论文提出Think-Bench基准，用于评估大型推理模型的推理效率和思维链质量。
  3. 通过Think-Bench评估，发现多数模型在简单问题上存在过度推理，部分模型思维链质量高但效率低。

📝 摘要（中文）

大型推理模型(LRMs)在复杂任务中表现出色，通常优于传统的大型语言模型(LLMs)。然而，普遍存在的过度推理问题严重限制了它们的计算效率。当模型生成过多的冗余token，而这些token对准确的结果贡献甚微时，就会发生过度推理，尤其是在简单任务中，导致计算资源的显著浪费。为了系统地研究这个问题，我们引入了Think-Bench，这是一个旨在评估LRMs推理效率的基准。我们还提出了新的效率指标，并对各种LRMs在多个维度上进行了全面评估，包括推理过程、结果质量和思维链(CoT)特征。我们的分析表明，大多数LRMs在处理简单问题时都表现出过度推理，生成了不必要的冗长推理链。虽然许多LRMs表现出高质量的CoT，但一些LRMs的效率较低。我们希望Think-Bench能够为推进LRMs的研究奠定坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型推理模型（LRMs）在推理过程中存在的过度推理问题，尤其是在处理简单任务时。现有方法，即直接应用大型语言模型或简单地扩展其规模，往往导致模型生成冗余的推理步骤，增加了计算成本，降低了效率。这种过度推理现象在实际应用中会造成资源浪费，限制了LRMs的部署和应用。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个专门的评估基准Think-Bench，来量化和分析LRMs的推理效率。Think-Bench包含一系列精心设计的任务，涵盖不同难度级别，旨在揭示模型在不同场景下的推理行为。通过分析模型在Think-Bench上的表现，可以识别出过度推理的模式，并为改进模型设计提供指导。

技术框架：Think-Bench的整体框架包括以下几个主要组成部分：1) 数据集构建：包含一系列推理任务，涵盖不同难度级别，从简单到复杂，以评估模型在不同场景下的推理能力。2) 效率指标定义：提出了一系列新的效率指标，用于量化模型的推理效率，例如推理步数、token数量等。3) 评估流程设计：设计了一套完整的评估流程，用于在Think-Bench上评估LRMs的性能，包括推理过程、结果质量和思维链特征。4) 模型分析：对评估结果进行深入分析，揭示模型在不同任务上的推理行为，识别过度推理的模式。

关键创新：论文的关键创新在于提出了Think-Bench这一专门用于评估LRMs推理效率的基准。与现有基准相比，Think-Bench更加关注模型的推理过程，而不仅仅是最终结果的准确性。此外，论文还提出了一系列新的效率指标，可以更全面地量化模型的推理效率。Think-Bench的提出为研究LRMs的推理效率问题提供了一个新的视角和工具。

关键设计：Think-Bench的关键设计包括：1) 任务的多样性：包含多种类型的推理任务，例如数学推理、逻辑推理、常识推理等，以全面评估模型的推理能力。2) 难度分级：任务按照难度进行分级，从简单到复杂，以揭示模型在不同难度下的推理行为。3) 效率指标的选取：选取了一系列能够反映模型推理效率的指标，例如推理步数、token数量、计算成本等。4) 评估流程的标准化：设计了一套标准化的评估流程，以确保评估结果的可重复性和可比性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，大多数LRMs在处理简单问题时都表现出过度推理，生成了不必要的冗长推理链。例如，部分模型在简单数学题上推理步数过多，导致计算成本增加。同时，研究发现部分LRMs虽然思维链质量较高，但推理效率较低，表明思维链质量与推理效率之间存在trade-off。Think-Bench的评估结果为改进LRMs的推理效率提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于优化大型推理模型的推理过程，提高计算效率，降低资源消耗。通过Think-Bench的评估，可以指导模型设计者改进模型结构和训练方法，减少过度推理现象。这对于在资源受限的环境中部署LRMs，例如移动设备或边缘计算平台，具有重要意义。此外，该研究还可以促进对人类推理过程的理解，为开发更智能的AI系统提供借鉴。

📄 摘要（原文）

Large reasoning models (LRMs) have achieved impressive performance in complex tasks, often outperforming conventional large language models (LLMs). However, the prevalent issue of overthinking severely limits their computational efficiency. Overthinking occurs when models generate excessive and redundant tokens that contribute little to accurate outcomes, especially in simple tasks, resulting in a significant waste of computational resources. To systematically investigate this issue, we introduce Think-Bench, a benchmark designed to evaluate the reasoning efficiency of LRMs. We also propose novel efficiency metrics and conduct a comprehensive evaluation of various LRMs across multiple dimensions, including the reasoning process, outcome quality, and chain-of-thought (CoT) characteristics. Our analysis reveals that most LRMs exhibit overthinking in handling easy questions, generating unnecessarily lengthy reasoning chains. While many LRMs demonstrate high CoT quality, several suffer from low efficiency. We hope that Think-Bench can serve as a robust foundation for advancing research into LRMs.