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看到那则标题的时候，我第一反应是：这又是个标题党。毕竟这几年“强化学习版本”几乎成了推理能力模型的默认代名词——拿数学题测一轮，得分高的是RL调过的，得分低的是没调的，大家心里都有数，结果后面那句“两个Token，基模追平强化学习版本”确实扎眼。

这个“两个Token”不是某种高深莫测的咒语，而是把一段推理过程的首尾边界固定下来：生成前先告诉模型“从这里开始想，想完就在这里停”，思考过程不直接当答案用，最终答案另起一段输出。最让我意外的是，这套做法真的可以让一个没有经过强化学习对齐的基础模型，在不少推理题上逼近甚至打平RL微调后的版本。

这篇文章想做的，就是把这种方式从头到尾拆透，再给一个能直接照抄的模板把它复现出来。适合正在做大模型应用、要做数据蒸馏、或者一直想验证基座模型推理底子的人。

1. 先拆标题：三个关键词拼出来一个完整故事

1.1 这里的“两个Token”到底是什么

先别把一个低频技术词想复杂。Token在大模型里是最小的文本单元，一个汉字可能是一个Token，一个常见英文单词也可能是一个Token。“两个Token”最直白的含义就是：你在模型输入里摆了两个点，一个标记着“推理过程从这里开始”，另一个标记着“推理过程到这里为止”。

但严格来说，大多数可复现案例并不会真的只塞两个空Token。如果只扔两个没有任何语义的符号进去，模型会一头雾水。实际落地时更常用的办法，是选择两个短标记短语，比如“思考开始”和“思考结束”，它们本身就带有强烈的指令含义。所谓“两个Token”是把这个思路压缩成了一个便于流传的符号：你不需要大动干戈地改造模型，只需要调整输入和解码边界。

这里顺便解释一个容易误会的地方：这两个标记的角色不同。第一个标记负责“启动推理模式”，第二个标记负责“收住思考段”。很多人在复现时只加第一段提示，让模型一直顺着往下写，结果写了五百字的碎碎念都停不下来。两个标记配合使用，是为了给模型明确的出口：你到底在哪停止推理、从哪开始落笔答案。

1.2 基模和强化学习版本的差距到底在哪

“基模”在这里一般指没有做过指令偏好强化对齐的基础大模型。它具备语言能力，能续写、能总结、能基于训练数据里的文本分布做预测，但在特定类型的推理任务上，输出分布总是“差一口气”：它可能知道解题步骤，却不会按步骤组织；可能一上来就写结论，写错了也不检查。

强化学习版本则是把同一基模经过多轮RL训练之后的结果。这类训练通过奖励信号、策略更新和拒绝采样，把模型的输出分布往“正确答案”方向强制压过去。效果确实好，但代价也大。训练阶段需要准备大量有标准答案的题、设计奖励函数、做多轮采样对比；推理阶段通常还要配上更高的采样次数或额外后处理。对于很多中小团队来说，这个成本不是随时都能承受的。

“两个Token”的思路之所以让人眼前一亮，是因为它站在了成本的反面：不需要改动一个权重，不需要准备奖励模型，只需要在输入模板上动刀。它能实现的效果当然不是完全超越RL，但在不少常规推理题上，却足以把基础模型从“答非所问”推到“能写对步骤、能收敛到正确答案”的及格线以上。

1.3 这件事真正值钱的地方：省掉一大笔对齐成本

如果我们把整个流程放在一起对比，会发现成本差异非常直观。

这么一比就很清楚，它的“黑科技”属性不在理论多深，而在把原本只有大团队才做得了的推理能力外挂，压缩成了一次普通的提示词工程。配合上现在开源社区越来越强的基座模型，它直接推动了另一件事：你可以在花钱做RL之前，先用两小时快速验证这个基座模型的推理潜力。

2. 解码机制：“两个Token”凭什么驱动模型认真思考

2.1 先把大模型的“思考”还原成预测下一个词

聊机制之前，得先把底层逻辑摆正。大模型不是真的有个“思维小人在脑子里转”，它的每一步生成，就是把已有的上下文输入进来，通过神经网络计算出下一个词的概率分布，然后按这个概率挑一个词接着写。模型所谓思考，本质就是“根据当前上下文，预测接下来最合理的文本片段”的过程。

因此，你让它写数学题，它并不是从嵌入空间里调出庞加莱的“解题数据库”，而是在预测一份“看完这道题之后人类可能会接着写什么文本”。如果前文是“问题：鸡兔同笼……”，模型大概率会接着写“设鸡有x只，兔有y只”。如果前文是“请直接给出答案：”，它就跳过推导，直接预测答案。这个差异，决定了后面所有行为。

“两个Token”能起作用的第一个先决条件就在这里：你的模型在预训练阶段已经见过大量“先推导后给答案”的文本。题干后面跟着“逐步推理再作答”时，模型在概率上更愿意生成推导句式。这个能力本来就长在权重里，只是日常对话里没有被激活而已。

2.2 边界标记相当于给预测画了个“安全通道”

既然模型靠上下文决定下一词的分布，那我们能做的，就是在上下文里明确画出一条路径。第一个Token承担了这个任务：放在题干与推理段之间，相当于对模型说“注意，下面不是闲聊，是要解题的过程”。这时模型输出概率会往“设未知数、列方程、分步计算”这类句式偏移。你看到的效果就是，它的回答突然“有条理了”。

第二个Token承担的是收尾任务。模型是逐词往后预测的，如果不给它一个出口标记，它很容易把推理过程越写越长，甚至在算完之后又开始自我怀疑，重新算一遍。两个Token成对出现，等于给了模型一个统计锚点：推理文本习惯性地停在这个标记之前，标记之后的文本会切换成总结性语言。

这里有一个容易被忽视的操作细节：这两个标记最好是模型在预训练语料里见过的高频写法，而不是你随手造的生僻符号。比如直接用“思考过程如下”和“综上”这类自然语言短语，模型对它前后的文本分布是有先验的。如果你用一些完全没见过的特殊标签，模型对边界位置的预测会变得混乱，效果反而差。

2.3 “追平RL”背后的三种力量

把这个技巧拆开看，它的效果不是某一个魔法Token带来的，而是三股力量叠加的结果。

第一股力量是人为压缩学习空间。RL版本之所以强，本质是训练把所有可能输出都往正确方向上压。两个Token方案不走这条路，它通过第一步解析、第二步计算、第三步检查这种结构化引导，把模型本来就很高的“单步概率优势”聚合起来。单步正确率可能只从70%涨到75%，但推理链有三步，整体正确率被相乘之后就会拉开明显差距。

第二股力量是强制修正结尾。无约束生成时，模型经常算对前半段，最后一步却草草收尾，或者在被问“你确定吗”的时候轻易改错。第二个Token让模型必须在一个明确标记之前把步骤写全，在标记之后才输出答案，等于把“检查”这个动作内嵌进了解码过程。

第三股力量是采样选择的自然增强。同样温度下，加了边界标记的模型会更多生成“结构化的推导文本”，而不是“直觉性的结论文本”。前者本身就带有可验证性，你可以在后处理里对过程做规则校验，甚至提取中间变量来辅助判断。这三个力量合起来，才能解释为什么两个不改变权重的标记，能在若干推理题上追平RL版本。

3. 实操复现：给一个基模挂上“两个Token”的完整流程

3.1 挑选适合试验的基座模型

不是任何模型都适合直接套这个方案。理想对象是：在通用语言任务上表现不错，但官方没有特别强化推理、或者强化程度比较弱的基座模型。如果你非要拿一个在纯文本续写上都很差的模型来测，效果自然不会好。这里的关键不在模型大，而在于模型是否具备“看得懂分步求解文本”的条件。

我建议先跑一道中等难度的数学应用题做快速体检。给它一个不包含任何边界标记的普通提问，如果它连“设未知数”的念头都没有，基本说明这个模型的语料分布和解题文本差异过大，后面的模板也救不太回来。如果它能写出半截推理，只是在最终答案处跑偏，那这就是很好的试验对象，两个Token能帮你把后半段扶正。

模型参数规模可以按照你的算力来。我用过百亿上下浮点下能够运行的版本，效果很明显。太小的模型，比如十几亿参数的，语料储备和指令理解能力偏弱，两个Token能拉动的幅度有限。太强的模型，比如已经做了完整推理对齐的商用模型，反而看不出对比差距，因为人家不用这套方案已经能写好。

3.2 模板与标记的摆放位置

这一步是整个复现的核心。我踩过几个坑之后，最终稳定下来的一套模板大概长这样：

请按“先推理、后回答”的结构完成下面这道题。 题目：{question} 推理要求：在“思考过程”和“思考结束”两个标记之间写出完整的推导步骤，步骤要能自洽检查。 思考过程： <|reason_start|> （此处为推理内容） 思考结束： <|reason_end|> 最终答案：

在代码里使用的时候，我通常把第一个标记直接放到问题末尾，让模型第一眼就看到它，而不是放在提示开头。原因是模型对紧跟问题之后的“推理启动”更敏感；如果标记在很远的开头，中间隔着大量指令，它的约束力会被稀释。

第二个标记可以同时出现在模板里和生成后的解析里。模板里有它，模型的上下文就会记住“推理段是有终点的”；解析时再把它作为截断点，提取中间的推理文本。代码大致是：

import re def build_prompt(question: str) -> str: return ( "请按“先推理、后回答”的结构完成下面这道题。\n\n" f"题目：{question}\n\n" "推理要求：在“思考过程”和“思考结束”两个标记之间写出完整的推导步骤，步骤要能自洽检查。\n\n" "思考过程：\n<|reason_start|>\n\n" "（此处为推理内容）\n\n" "思考结束：\n<|reason_end|>\n\n" "最终答案：\n" ) def extract_reasoning_and_answer(text: str): # 提取推理段 reason_match = re.search(r"<\|reason_start\|>(.*?)<\|reason_end\|>", text, re.S) reasoning = reason_match.group(1).strip() if reason_match else "" # 提取最终答案 answer_part = text.split("最终答案：")[-1].strip() return reasoning, answer_part

这套模板看起来简单，但细节上有几点非常关键。第一个标记最好是独立成一段，而不是贴在句子中间，这样模型对它的位置感知更清晰。第二个标记之后必须紧跟“最终答案”四个字，它会给模型一个明确的输出目的地。如果你只放标记不放目的地，模型很容易在推理结束后又开始长篇发挥。

3.3 解码参数怎么调

模板只是第一步，生成阶段的参数同样决定成败。我一段时间内反复试，最终固定下来的参考参数如下。

温度控制在0.3到0.7之间。温度太高，比如超过1.0，模型的推理链会发散，可能写出一堆关联不大但语法通顺的废话。温度太低，比如0.1，模型容易只走一条最保守的路径，碰巧那条路径是错的就会被卡死。0.3到0.7这个区间保留了适当的多样性，又不会让随机性冲垮推导结构。

采样参数我习惯开top_p为0.9，配合温度一起用。max_new_tokens要给足，推理题往往需要较长输出。我一般配置为2048个Token，防止模型在长推导中被强制截断。如果算力紧张，可以稍微减小，但截断会直接拖累最终正确率。

推理结果不是一次就能保证稳定的，尤其是复杂题目。建议对同一道题做五次独立采样，然后对最终答案做简单投票。两次以上得到同一个答案，基本上可以当作可信结果。这相当于用很低的成本把RL版本里“多个候选里选最优”的思路搬到了推理时。

3.4 一个可复现的正反面对照

为了让你直观看到差距，用一个“鸡兔同笼”的经典题做演示：题面是鸡和兔共35个头、94只脚，问各几只。

不加任何边界标记时，模型往往直接输出：“鸡23只，兔12只”。如果题目稍微加个变体数字，或者换成“三种动物混合”，它就容易掉进直觉式猜测的坑里。

加了两个Token之后，模型生成的推理段大致是：

设鸡有x只，兔有y只。 根据题意：x + y = 35。 又因为每只鸡2只脚，每只兔4只脚，所以：2x + 4y = 94。 将第一个方程变为 x = 35 - y，代入第二个方程： 2(35 - y) + 4y = 70 - 2y + 4y = 70 + 2y = 94。 解得 2y = 24，即 y = 12。 因此 x = 23。 验证：23 + 12 = 35，23×2 + 12×4 = 46 + 48 = 94。

这段推理的每一步都是可检查的，最后答案也有验证过程。最终答案固定为：“鸡23只，兔12只”。这个效果在不少中等难度的数学题、逻辑题和代码排错任务上都能稳定复现。它追平RL版本的程度，主要呈现在这类“单解、有标准推导链”的任务上。

4. 过程中最常见的坑与排查方法

4.1 模型完全无视标记，直接给出结论

这是最容易遇到的情况。出现这个现象，通常不是Token本身没有用，而是模型没有读明白你要它输出结构化内容。你可以把模板里的指令再加强一点，不要只说“请推理”，而是明确写出“不要直接输出答案，你必须在标记之间写出完整推导。”对于能力偏弱的模型，甚至可以给出一个极简示例，比如“思考过程：<|reason_start|>1+1=2<|reason_end|>”。模型看到具体格式后，行为会发生明显改变。

如果你的模型已经被指令调优过，一些泛化很差的指令会让模型过于顺从，导致它只执行“简洁回答”这类优先级更高的隐含指令。解决方法是把“先推理后回答”的优先级写成显性要求，必要时在第一个标记前加一行“这是当前最高优先级要求”。

4.2 推理段收不住，一直输出到超长

模型一旦进入推理状态，有时候会控制不住，把能想到的变体全部列出来。这种问题多半出在解码参数和第二个标记上。先把温度降到0.4以下，排除高随机性把输出引开的情况。再检查第二个标记是否真的在模板中独立存在，且后面明确写了“最终答案”。如果标记和“最终答案”挤在同一行，模型可能对结束位置的感知被削弱。

实在收不住，就做一次强制截断：设置max_new_tokens为128到256，虽然可能截断推理段末端，但最终答案的提取仍会落在最后一个非空行。偏保守的截断比让它无限发散要可靠。

4.3 推理过程对，最终答案错

这种最打击人。解决方法有两个方向。第一个方向是让模型在输出“最终答案”之前加一步“核对”提示，比如在第二个标记之后写“请检查最终答案是否与推导一致”。第二个方向是在后处理阶段解析推理段里的关键数字，与最终答案对比，不一致时触发重新生成。

检查这一步对模型来说至关重要。很多基模的推理能力其实不弱，缺的只是“先停下来验算一遍再报数”的习惯。两个Token已经给了它思考空间，再加一个“复查”指令，修正率会进一步提高。

4.4 常见问题速查表

这一份速查表是我几次实操里反复踩出来的“正经答案”，如果第一次跑出来的结果不理想，别急着怀疑这个方法，先对着表一项项排查会比盲目换个模板有效很多。

5. 边界与扩展：这套思路还能用在哪

5.1 适用的场景与完全不适用的场景

从任务类型看，两个Token方案最适合有标准推导路径的题目：数学应用题、逻辑判断、代码缺陷定位、自然语言到结构化查询的转换。这些任务有一个共同点，就是模型推理过程中间步骤本身含有可验证的信息。只要你把中间步骤逼出来，后面的判断和纠错就有了抓手。

它不太适合纯创意写作、风格化文案、情感对话等场景。这些任务的评价标准是丰富度和语感，强制结构化反而会束缚模型的发挥，让生成内容显得僵硬。如果你在处理这类任务，就不要盲目套这个模板，改用更自然的提示词效果反而好。

另外要说清楚的是，它解决不了模型权重里根本没有的知识缺口。如果一道题涉及专业领域的新结论，模型本来就没学过，再多的推理引导也编不出正确答案。这时你应该做的不是调提示，而是先去检索信息、再让模型基于检索结果推理。

5.2 和真正的RL版本相比，差距还在哪里

标题说的是“追平”，但追平不等于超越，更不等于在所有维度上持平。真正的RL版本模型在训练过程中见过大量针对推理质量的负反馈，它的分布已经被打磨得非常多，面对长链条、多步回溯、复杂约束时，稳定性远高于一次提示词工程调出来的结果。

RL版本的另一个优势是自我纠错能力。它能意识到当前推导路径不通，主动回去换一条路径。两个Token方案下的基模则更容易一路走到黑，哪怕某个中间步骤明显奇怪，它也可能硬着头皮算完。所以实操中我会在任务复杂到一定程度时，把“推理模态”和“多重采样投票”一起使用，让多次独立采样覆盖更多路径，尽量弥补基模缺少纠错的短板。

从成本视角看，这个差距完全可以接受。你花半天时间写模板、调参数，换来一个在常规推理题上追平RL版本的基模，对于预算有限和需要快速迭代的团队来说，是非常划算的交易。它不适合替代最尖端的推理模型，但非常适合做低成本的预研和筛选。

5.3 后续的三个扩展方向

第一个方向是组件化。既然两个标记能围出一次推理段，那就把它做成可循环的模块：把一个大问题先拆成几个子问题，每个子问题都用同样两个标记围起来生成推理，再让模型基于这些子结论做最终综合。这种方式能触及更复杂的多步任务，而且每一块依然可验证。

第二个方向是结合输出校验。把每个推理段的中间变量提取出来，接入一段规则校验器。如果校验不通过，就触发一次重新采样或者定向纠错。这相当于在RL版本之外，自己搭了半个“轻量推理校验层”，虽然效果不如完整训练，但胜在快速和透明。

第三个方向是数据管线。你可以把两个Token方案生成的高质量推理段，当作合成数据保存下来，后续再去做有监督微调或RL训练。这时候它就不只是一个推理技巧，而是一个低成本数据引擎。先用推理时的小招数做批量冷启动，再用冷启动数据训练更稳定的版本，是很多团队常用且顺畅的一条路线。

我自己实际跑完整个流程后的体会是：这个小方案看着玄，拆开就一句话——模型不缺解题能力，缺的是把能力稳定导出的路径。两个Token恰好扮演了路标的作用，把原本散落的概率优势聚拢到了一起。只要你手里有一个底子还行的基模，我建议别急着去烧算力做训练，先花半小时把这套模板跑起来，把推理段打印出来看几轮，你会发现很多训练时反复折腾的问题，答案早就静静地躺在你自己的解码序列里。