大模型如何「在思考中使用工具」｜Interleaved Thinking

主要观点总结

本文介绍了DeepSeek V3.2所提到的「Thinking in Tool Use」技术，详细解读了这一概念及其由来、演进和现状。文章还提到了各家模型对此概念的不同表述，如MiniMax M2的「交错思维链」和Kimi K2的「边思考边使用工具」。文章重点介绍了Interleaved Thinking的原理，即大模型如何在保留推理状态的同时进行多次工具调用，并详细说明了技术原理。同时，文章还提到了不同API调用方法对Interleaved Thinking的影响以及各家的实现方式存在差异的问题。最后，文章强调了保留推理状态的重要性，并介绍了MiniMax在这方面所做的生态工作和开源项目。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek V3.2 提出的 “Thinking in Tool Use” 概念及其重要性。

该概念指的是大模型在调用工具的同时进行推理，多次循环后输出答案。这是行业里常提到的 Interleaved Thinking，即大模型如何在保留推理状态的同时进行多次工具调用。

关键观点2: 各家模型对 Interleaved Thinking 的不同表述。

例如，MiniMax M2称之为“交错思维链”，Kimi K2称之为“边思考边使用工具”。这些表述虽有所不同，但本质是一致的。

关键观点3: Interleaved Thinking 的技术原理。

包括推理模型如何使用工具，以及如何保留推理状态等。文章中详细解释了模型在处理问题时的流程，以及保留推理状态的重要性。

关键观点4: 不同API调用方法对 Interleaved Thinking 的影响。

由于各家实现方式存在差异，API调用方式对 Interleaved Thinking 的实现有很大影响。文章提到了OpenAI的API规范的不完善以及各家的魔改情况。

关键观点5: MiniMax在推进 Interleaved Thinking 标准化方面所做的生态工作和开源项目。

MiniMax通过与多个平台合作，推动 Interleaved Thinking 的广泛支持。此外，MiniMax还开源了支持 Interleaved Thinking 的 Coding CLI，帮助开发者更容易地实现该功能。