大型推理模型（如 DeepSeek-R1）标志着大语言模型（LLM）处理复杂问题方式的根本性转变。与以往直接对给定输入生成答案不同，DeepSeek-R1 会构建详尽的多步推理链条，仿佛在“思考”问题之后才给出答案。这一推理过程对用户完全公开，为研究模型的推理行为提供了无限可能，也推动了“思辨学”（Thoughtology）这一新兴研究领域的兴起。基于对 DeepSeek-R1 推理基本构成单元的分类体系，我们的分析深入探讨了推理长度的影响与可控性、长序列或混乱上下文的管理能力、文化敏感性与安全问题，以及 DeepSeek-R1 在认知现象层面的表现，例如类人语言处理与世界建模能力。研究结果呈现出一幅细致而复杂的图景。特别值得注意的是，我们发现 DeepSeek-R1 存在一个“最优推理区间”——在该区间内，推理效果最佳；而过度延长推理时间反而会损害模型性能。此外，我们观察到 DeepSeek-R1 倾向于反复纠缠于先前已探索过的问题表述，从而阻碍了对新路径的进一步探索。最后，我们还发现，相较于其非推理型对应模型，DeepSeek-R1 在安全性方面存在显著漏洞，这种缺陷甚至可能波及那些经过安全对齐训练的大语言模型，构成潜在风险。