推理模型与传统 AI 模型的主要区别在于它们处理抽象逻辑、多步骤问题解决和上下文理解的能力。传统的模型，如决策树或线性回归，侧重于结构化数据中的模式识别和统计相关性。它们擅长具有清晰输入输出映射的任务，如分类或回归，但在面对模糊或需要推理的任务时，会遇到困难。例如，传统模型可能会根据房屋面积和位置来预测房价，但无法解释为什么某个特定特征很重要。推理模型，如使用符号逻辑或神经符号架构的模型，通过模拟逻辑推理、因果关系或常识推理来更进一步。它们可以将复杂的问题分解为步骤，类似于人类解决难题或数学问题的方式。
推理模型的训练和架构也使其与众不同。传统的模型通常依赖于大型标记数据集和固定规则，而推理模型则包含处理非结构化数据、上下文和隐含知识的机制。例如，基于 Transformer 的推理模型可能会使用注意力机制来权衡句子中单词之间的关系，使其能够回答需要推理的问题（例如，“是什么导致了角色的决定？”）。相比之下，像词袋分类器这样的传统 NLP 模型可能只匹配关键词，而无法掌握上下文。此外，推理模型通常集成外部知识库或符号系统来验证结论，例如验证法律文件分析任务中的逻辑一致性。
最后，推理模型优先考虑灵活性和泛化性。传统的 AI 系统通常针对狭窄、预定义的任务而设计，并且需要针对新领域进行重新训练。然而，推理模型可以通过将学习到的模式与结构化推理相结合来适应不熟悉的情况。例如，使用推理的医疗诊断系统可能会将症状与已知疾病进行交叉引用，同时考虑罕见情况，而传统模型可能只会标记训练数据中的相关性。这种适应性使推理模型更适合动态环境，例如在不可预测的情况下导航的自主系统或处理细微对话的聊天机器人。然而，与传统方法相比，这种复杂性通常会导致更高的计算成本和开发工作量。