Think-fusion의 다양한 구현 방식과 최신 경향

이 게시물은 2025년 LLM 분야에서 핵심 키워드인 'Reasoning'과 이를 지원하는 Think-fusion 방식에 대해 설명합니다.

Think-fusion 구현 방식

• Case 1: Llama-Nemotron 방식 - Non-think 모드에서 reasoning 토큰 없이 답변 생성
• Case 2: Qwen3, EXAONE-4.0 방식 - Non-think 모드에서 빈 reasoning 태그 포함
• Case 3: DeepSeek-V3.1 방식 - 두 모드가 완전히 분리되어 reasoning과 비-reasoning 응답 분리

Think-fusion의 한계와 모델 분리 추세

• 단일 모델에서 두 모드를 모두 지원할 때 발생하는 성능 저하, 학습 복잡성, 효율성 문제
• 최신 GPT-5와 Qwen3는 Reasoning 모델과 Instruct 모델을 분리하고 Router로 요청을 분배하는 방식 채택
• 향후 SOTA 모델들은 이러한 분리 방식을 더 선호할 가능성