代码生成中的推理轨迹溢出：显式推理模型实证研究

一项针对 7 个开源推理模型在 6 个代码基准上的实证研究发现，显式推理易引发“推理轨迹溢出”，导致模型耗尽 32k-token 输出预算却未产生可用代码。在较难基准上，部分模型超过半数的生成在推理阶段即耗尽全部预算，且多伴随重复推理循环。研究表明预算化转换比提示词引导更能有效抑制溢出，并提升 token 效率。