豆包的深度思考是什么？什么情况下开？

2026-02-11 21:16

豆包要开深度思考吗?豆包要不要开深度思考，没有标准答案，但多数场景下，开了比不开香，尤其是做复杂任务时，差距能肉眼可见。

一、豆包的深度思考是什么

很多人跟风开深度思考，连它具体能干嘛都没弄明白，纯属浪费功能。其实说白了，这功能就是让豆包从“直接给答案”，变成“边想边说边修正”，像个会琢磨事儿的人，而不是冷冰冰的答题机器。

早在2025年3月，豆包就上线了深度思考的测试版，后来又升级成“边想边搜”的模式，和其他大模型的深度思考比，最特别的就是不用分开操作思考和搜索，一键开启就能兼顾，还免费向用户开放，这点确实够良心。

简单说，不开深度思考的豆包，适合应付简单需求，快是快，但答案大多浮于表面，甚至偶尔会犯低级逻辑错误；开了之后，它会把完整的推理链条摆出来，哪里有疑问、哪里需要验证、哪里改过错，都看得明明白白，有点像跟着学霸学解题，不仅能拿到结果，还能看懂思路。

而且这功能不是虚有其表，背后是豆包1.5基座模型的支撑，还有RL算法的优化，不用依赖其他模型的数据，单靠自身算力就能实现完整的思维闭环，这也是字节跳动在AI推理领域的一个小突破吧。

二、用豆包什么场景开深度思考

不是所有时候都需要开深度思考，但有些场景，不开它，豆包的实力根本发挥不出来，甚至会帮倒忙。

首当其冲的就是复杂逻辑推理，比如数学题、逻辑题这类需要一步步拆解的任务。举个具体的提示词案例，输入“已知a+b=10，ab=24，求a²+b²的值，要求写出每一步推理过程，说明用到的公式”，不开深度思考的话，豆包可能直接给出答案52，顶多带一句用到完全平方公式，要是你追问为什么，它还得重新梳理；开了之后，它会先想“要求a²+b²，记得完全平方公式有(a+b)²=a²+2ab+b²，那反过来a²+b²就等于(a+b)²-2ab”，再代入数值计算，算完还会检查一遍，确保代入的数值没错、公式用对了，哪怕算错了，也会标注出哪里出错了，怎么修正。

还有行业分析、课题研究这类需要找数据、做整合的需求，深度思考更是刚需。比如输入“分析2026年国内AI大模型行业发展趋势，结合近期大厂动态，给出3个核心方向，每个方向配1个具体案例”，不开深度思考，豆包可能只会泛泛而谈，说些“开源化、场景化、多模态”的空话，找不到具体案例；开了之后，它会先思考“要找2026年的趋势，得先看看近期阿里、字节、百度这些大厂的动作”，然后自动调用搜索工具，查找最新的行业动态，比如千问的开源进展、文心一言的版本更新，再结合这些信息，提炼出核心趋势，每个趋势都配上对应的案例，还会标注信息来源，虽然偶尔会有虚构信源的小问题，但整体比不开要靠谱太多。

另外，像模糊需求的解读，也是深度思考的强项。就比如在荣威M7 DMH的车机上，你对豆包说“帮我哄孩子睡觉”，不开深度思考，它可能只会播放哄睡故事；开了之后，它会琢磨“哄孩子睡觉需要安静舒适的环境”，然后联动车机，调高温度、调低风量、关闭车窗，再播放轻柔的哄睡故事，一套操作下来，才是真的懂你的需求，而不是机械执行指令。

还有创意写作的打磨，比如写短视频脚本、演讲稿，输入“写一篇3分钟的AI行业科普短视频脚本，受众是小白，语言要口语化，包含1个简单案例，突出易懂性”，不开深度思考，脚本可能逻辑混乱，案例也不贴合；开了之后，豆包会先确定脚本结构，再筛选合适的案例，还会修改口语化表达，确保小白能听懂，甚至会调整节奏，让脚本更有吸引力。

三、用豆包什么场景不开深度思考

不要觉得深度思考好用，就啥场景都开，有些时候，开了不仅浪费时间，还会让体验变差，纯属画蛇添足。

最典型的就是简单指令型需求，比如查天气、算加减乘除、找简单定义。比如输入“北京今天的天气”“15+28等于多少”“什么是AI大模型”，这些需求不需要复杂推理，不开深度思考，豆包1秒就能给出准确答案；开了之后，它会多余地思考“用户问北京天气，需要先查今天的气温、风力、降水，再整理成简洁的话术”，反而会变慢，甚至画蛇添足地加一些无关的提醒，看着就烦。

还有应急性的快速回复，比如临时给同事发消息、查简单的地址，输入“帮我写一句‘会议推迟10分钟，辛苦大家稍等’”“查一下附近的咖啡店地址”，这种需求追求的就是快，开深度思考只会拖慢速度，完全没必要。

另外，要是你的设备配置不高，比如旧手机、低配电脑，开深度思考还会卡顿，甚至闪退。因为深度思考需要更多的算力支撑，配置不够的话，不仅响应变慢，还可能出现加载失败的情况，这种时候，还不如不开，安安稳稳用基础功能更省心。

还有一点，要是你只需要一个大概的答案，不需要详细过程，比如“推荐一款适合小白的AI工具”，不开深度思考，豆包会直接推荐，还能简单说下理由；开了之后，它会长篇大论地分析每个工具的优缺点，反而会让你抓不住重点，浪费时间。

豆包要不要开深度思考，核心看你的需求——简单需求图快，就不开；复杂需求要准、要细，就必须开。它不是一个“必开”的功能，却能在关键时刻拉满体验，尤其是对于AI爱好者、职场人、学生来说，用好它，能节省不少时间，也能让产出的内容更靠谱，只要避开幻觉、卡顿的小问题，绝对物超所值。

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