简单来说，是的，DeepSeek的思维链展示的就是真实的思考过程。

我觉得题主问这个问题是因为DeepSeek，包括其他会深度思考的模型界面设计给人一个误解，就是思考和输出是分开的，有原则上区别的：

但是这只是网页展示的不同，对于大语言模型来说，思考的过程和输出的过程并没有本质的不同，都是在接受到prompt之后对token的预测。只是思考的过程前后有特殊的token这个标签标起来了，所以在设计网页的时候可以把他们当做小字输出。

但是这种展示上的不同不应该给用户带来误解，无论是思考还是输出，本质上都是模型的输出。只是模型通过训练（强化学习或者监督学习），训会了在输出最终结果之前，先输出一些思考的token。

DeepSeek，包括o1, o3, Sonnet 3.7, Grok 3这一系列带深度思考的模型，本质上都是对思维链这个技巧的应用。在2022年的时候，就有文章讨论过这个技巧，最著名的就是那个Let's think step by step。后来还有generated knowledge approach，least-to-most approach 现在去看prompt engineer的教程，这些都是作为prompt的高级技巧来介绍的：先生成一些基础的知识，然后逐步深入，在这个基础上生成最终答案。

而深度思考模型，是通过训练让大语言模型能够自发的选择这样的路径，而不用通过人的prompt——人的prompt说到底还是更符合人的习惯和逻辑，而这未必符合大语言模型的逻辑。

因为大语言模型容易给人一种「像人」的感觉，但是本质上起作用的还是注意力机制和next token prediction，也就是大语言模型始终是在根据前面的内容提示在预测下一个token应该是什么。那么这意味着「过程」是重要的。

对我们人类来说，12+19 = 31是自然的，我们说：

我们先计算2+9 = 11， 哦，最末一位是1，然后十位数我们要进一位，所以第二位应该是1+1+1=3，最终结果是31.

和我们直接给出31的答案是一样的，人类的知识不会因为你给出步骤而发生实质性变化。

但是对大语言模型来说，这两者是很不一样的。如果大语言模型要直接给出正确的结果，那就需要先预测出来3这个token，而为了预测出来3这个token，模型必须很好的把注意力分配给1,1，+，2和9，然后知道「因为2和9的存在，所以下一个token是3而不是2」，这意味着你需要找个地方来储存这个中间结果，如果没有地方储存的话，你需要直接预测就对注意力的容错特别小。而当预测出来3之后，又需要知道「因为2和9的存在，并且最近的这一位token是3，所以下一位应该是1」。

但是用思维链的话，思维链会试图先拆分这个加法：

我们先计算2+9 = 11， 最末一位是1，所以十位数我们要进一位。那么十位数应该是1+1+1=3，最终结果是31.

先计算2+9，这个负担是很轻的，可以直接预测出来11，因为11是两位数，所以自然的就可以预测出来后面那句关于「进位」的解释。那么在预测十位数的时候，因为进位这个提示和前面的十位数的两个1，更容易的预测出1+1+1=3这个式子，那么接下来把3和1组合成31也就顺理成章了。

每一个token被预测出来，它背后的运算都是包括了这个token之前所有的token。在这个例子里面，思维链就承载了储存中间结果，增大注意力分配容错性，促使注意力收敛到正确结果的作用。

所以大语言模型生成的过程就有点像左脚踩右脚上天的过程，通过不断地生成中间的token，平滑了注意力分配，从而更容易生成正确的结果。当然现在的大语言模型在这方面做的远远比上面的例子更复杂，像DS的Aha moment （啊哈，我好像发现了一个更好的方法），Anthoropic的reflexion（且慢，我需要仔细想一想这段代码是不是正确的），都是通过训练的技巧自动诱导出来的。

当然谈到这里可能会说，那为什么要让LLM生成人类可以理解的token呢？直接用张量思考不就好了？说到底还不是为了模拟人类思维？

这个问题就比较前沿了。因为现在也有Continuous CoT这个研究方向，真的就是「用张量思考」，直接用last hidden state 来作为新的输入，思考全程都是人看不懂向量，只有在最后一步会用softmax切分出token的概率。

这个看起来很炫，但是仔细想一下还是好坏都有的。不说「可解释性」这种人为的标准，就说最终结果，Continuous的CoT并不是全面压倒目前的人话思考。

背后有一个这样的权衡：

连续的CoT优点在于，token的空间天然是连续的——人类世界只有猫和狗，不存在31%的猫+69%的狗这种token，但是在张量空间是连续的，这样的东西没有理由不存在，所以当LLM用人类的语言思考的时候，相当于每预测一个token，都要用人类的标准切分一次概率，然后用人类能看懂的字写出来，这个切分的过程会损失掉一些信息，但是直接用张量思考就没这个问题。

但是反过来说，你最终还是要变成人类能看懂的语言的。每预测一个token就用softmax把张量空间离散化，会帮助最终结果收敛，在思维过程中出现的噪音和扰动在离散化的过程中会自动的切掉——你预测的张量位置是31%的猫+69%的狗，但是显示成人类能理解的token就是「狗」，那么相当于31%的猫就被切掉了，那么这31%是噪音还是额外的信息？其实是兼而有之的。

从结果看，COCONUT在数学这种对token切分要求很高的任务上（数学对概率的分布要求很陡峭，因为只要错了一点点，整个全部都是错的），还是弱于传统的CoT，但是在推理任务上有优势。

Hao, Shibo, et al. "Training large language models to reason in a continuous latent space."arXiv preprint arXiv:2412.06769(2024).

Liu, Jiacheng, et al. "Generated knowledge prompting for commonsense reasoning."arXiv preprint arXiv:2110.08387(2021).

Wei, Jason, et al. "Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models."Advances in neural information processing systems35 (2022): 24824-24837.

Zhou, Denny, et al. "Least-to-most prompting enables complex reasoning in large language models."arXiv preprint arXiv:2205.10625(2022).