待验证50% 置信事实精确时间
评测结果表明，推理强度与正确率之间并非线性关系；低档强度下部分任务会出现明显的推理断裂，高档强度带来的正确率提升往往伴随Token成本的显著上升。
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/13
首次发现
有效期至：2027/1/11
来源
涉及实体
相关事实
已验证Reasoning Effort参数分为low、medium、high、extra high等级别，级别越高推理能力越强但token消耗和延迟也成比例增加76% 相似待验证在机器学习评估中，精确率与召回率往往存在此消彼长的关系，提高召回率通常会导致更多正品被误判75% 相似待验证基准测试存在分布偏差，测试集的任务类型、难度分布和仓库规模未必代表真实开发场景，Max模式会提升得分但大幅增加Token消耗75% 相似已验证高强度推理配置通常意味着更高费用和更长响应时间，牺牲响应速度换取逻辑严密性75% 相似待验证单位性能成本比值高度依赖任务的基线正确率：基线越低，小幅提升的相对收益越大；基线已经很高时，同样的边际成本可能只能换来接近噪声的波动。74% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1019822API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1019822MCP
get_claim(id=1019822)