Ein Reasoning-Modell ist ein KI-Modell, das vor der finalen Antwort explizit mehrstufige Zwischenschritte des Denkens generiert, um komplexere logische, mathematische oder planerische Aufgaben zuverlässiger zu lösen.
Statt direkt die wahrscheinlichste Antwort auszugeben, erzeugt ein Reasoning-Modell zunächst eine längere interne "Denkkette" (Chain of Thought), in der Zwischenschritte, Alternativen und Selbstkorrekturen durchgespielt werden, bevor die eigentliche Antwort formuliert wird.
Dieser zusätzliche Rechenaufwand zur Antwortzeit ("Test-Time Compute") verbessert nachweislich die Genauigkeit bei Aufgaben wie komplexer Mathematik, Programmierlogik oder mehrstufigen Planungsaufgaben, verlängert aber auch die Antwortzeit und erhöht die Kosten pro Anfrage.
Für einfache Aufgaben wie Textzusammenfassungen oder alltägliche Konversation liefert ein klassisches, schnelleres Modell meist ebenso gute Ergebnisse – Reasoning-Modelle spielen ihren Vorteil vor allem bei komplexen, mehrstufigen Problemen aus.
