主流AI倾向英语推理，但翻译易致错误；中文因语义明确、信息密度高，或成更优推理语言。
一场关于“推理语言”的激烈讨论：
一边是主流大模型如DeepSeek、Qwen、o1等在处理多语言任务时，默认将非英语输入“翻译成英语再推理”；
另一边却是不少开发者和研究者观察到，某些复杂任务用中文、日文甚至丹麦语推理反而更准确、更高效。尤其令人震惊的是，连GPT o1-Pro这样的顶级模型，在处理某些高信息密度问题时，竟也会“中途切换”到中文来完成内部推理！
这背后到底隐藏着怎样的技术逻辑？英语真的是AI推理的“黄金语言”吗？今天，我们就结合最新研究《推理通用语：多语言AI的双刃剑》（The Reasoning Lingua Franca: A Double-Edged Sword for Multilingual AI）来揭开这场“语言战争”的真相。
英语推理霸权：高效但有致命漏洞
先说结论：目前绝大多数大型推理模型（Large Reasoning Models, LRMs）在面对非英语问题时，都会优先“翻译→英语推理→输出答案”。这么做确实有其优势。根据来自AI4Bharat尼莱卡尼中心、印度理工学院马德拉斯分校、谷歌、微软和哥本哈根IT大学的联合研究团队（作者包括Alan Saji、Raj Dabre、Anoop Kunchukuttan、Ratish Puduppully等）发现，在数学题MGSM和专家级科学问答GPQA Diamond这两个基准测试上，用英语进行推理的模型，其最终答案准确率普遍高于在问题原始语言中推理的版本。
尤其在高难度任务中，这种差距还会进一步拉大。原因何在？
研究指出，英语推理链中出现了更多“认知行为”——比如子目标设定、验证、回溯和逆向推理。这些行为就像人类解题时的“思考步骤”，是高质量推理的关键标志。而英语因其庞大的训练语料、丰富的术语体系和结构化表达，让模型更容易调用这些高级思维模式。
“翻译即失真”：英语推理的阿喀琉斯之踵
然而，这种“英语优先”的策略有一个致命缺陷：“Lost in Translation”（迷失在翻译中）。
研究团队在实验中发现，大量错误并非源于模型推理能力不足，而是因为输入在翻译成英文时发生了语义扭曲。
举个论文中的例子：一道印地语数学题原文说“他每周给每人寄两封信”，结果翻译成英文时却变成了“他每周总共寄两封信”。这一细微偏差直接导致整个推理过程崩盘，最终答案错误。
而如果模型直接在印地语中推理，这个问题根本不会出现！更令人震惊的是，在低资源语言（如马拉雅拉姆语、泰卢固语）中，因翻译错误导致的错误占比高达77%；即便在高资源语言如丹麦语中，这一比例也达到了33%。也就是说，英语推理虽然整体更强，但它把“语言翻译”这个脆弱环节变成了整个推理链的短板。
中文为何可能是更优推理语言？
说到这里，你可能要问：那中文呢？中文作为高资源语言，在信息密度和语义清晰度方面具有天然优势。
以“cell”为例，在英文中它既可以指“细胞”也可以指“电池”，但在中文里，这两个概念分别对应“细胞”和“电池”，词义明确无歧义。这意味着模型在处理中文时，需要更少的上下文来消歧，从而降低内部推理成本。
此外，中文的词元（token）效率更高——同样的信息量，英文可能需要10个token，而中文只需6~7个。
对于依赖token budget的推理模型来说，这相当于节省了宝贵的“思维空间”。更关键的是，中文语法结构紧凑，主谓宾逻辑清晰，极少出现英文中那种复杂的从句嵌套。
因此，在处理需要多步逻辑推演的任务时，中文推理链往往更短、更直接、更不易出错。这也解释了为何连GPT o1-Pro这类模型在某些场景下会“主动切换”到中文——不是因为它“喜欢”中文，而是因为中文能以更低的计算代价达成更高的推理精度。
DeepSeek推理提速背后的语言策略
那么，像DeepSeek这样的国产推理模型，为何能实现“推理速度显著提升”？除了硬件和架构优化，其语言策略也功不可没。
DeepSeek-R1系列模型在训练时就融入了大量中英双语高质量推理数据，并在推理阶段采用“动态语言选择”机制：如果检测到问题中的关键概念在中文语境下更明确（如专业术语、文化特定表述），模型会优先保留原始语言进行推理；反之，若问题涉及大量英文文献中的科学概念（如量子力学、生物信息学），则会切换到英语以利用其更丰富的知识库。
这种“按需切换”而非“强制翻译”的策略，既保留了英语的知识广度，又避免了低质量翻译带来的语义损失，从而在速度和准确性之间取得了更好的平衡。
从“英语中心主义”走向“多语言原生推理”
当前AI界的“英语中心主义”正在受到挑战。这篇论文明确指出：依赖英语作为唯一推理语言，虽然短期内提升了性能，但长期来看会阻碍模型在非英语文化语境下的真实理解能力。真正的多语言AI，不应只是“会翻译的英语模型”，而应具备在每种语言中独立、原生地进行深度推理的能力。
为此，研究者呼吁：未来必须投入更多资源构建非英语的高质量推理数据集，设计支持多语言思维链的训练目标，并建立针对原生语言推理能力的评估体系。只有这样，AI才能真正跨越语言壁垒，为全球用户提供公平、准确、可解释的服务。
研究团队背景与学术价值
本研究由AI4Bharat（印度著名AI公益组织）、IIT Madras（印度顶尖工科院校）、谷歌、微软印度研究院及哥本哈根IT大学联合完成，团队成员包括Alan Saji（第一作者）、Raj Dabre（多语言NLP专家）、Anoop Kunchukuttan（微软印度研究员）和Ratish Puduppully（哥本哈根IT大学博士后）。他们不仅系统比较了英语与问题语言推理的性能差异，还首次量化了“翻译错误”对推理准确率的影响，并通过认知行为分析揭示了语言与思维深度的关联。这项工作为构建真正多语言的推理模型提供了关键实证依据，也对中文、印地语、丹麦语等非英语社区的AI发展具有重要启示。
极客一语道破
从ABC语言的角度来看，汉语是一种压缩语言，因此需要的词符较少。
中文“一字千金”，更省Token。
从英文AI的视角看，中文是一种信息密度很高的“压缩”语言。用更少的“砖块”（Token），就能传递相同甚至更多的信息，因此在处理和生成时效率可能更高，成本也可能更低。
- 英文表达： "The cat chased the mouse into the small hole." （可能需要10块砖Token左右）
- 中文表达： "猫追鼠入小洞。" （只需要6块砖Token：猫/追/鼠/入/小/洞）