本文作者均来自中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队。团队重点攻关方向包括「推理模型构建：蒸馏与强化学习方法」、「无线通信故障定位与根因分析推理模型」、「多模态推理模型」和「推理加速技术」。核心成员毕业于中国科学技术大学、中国科学院软件研究所等知名高校与科研院所。
近年来，「思维链（Chain of Thought，CoT）」成为大模型推理的显学，但要让小模型也拥有长链推理能力却非易事。
中兴通讯无线研究院「大模型深潜团队」从 「数据静态经验流」 的角度切入，首创 「LLM 自适应题目难度蒸馏」 方法，一举将高质量 CoT 语料的生产效率与效果同步拉满。
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论文标题：Rethinking the Generation of High-Quality CoT Data from the Perspective of LLM-Adaptive Question Difficulty Grading
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2504.11919
开源链接如下：
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代码数据：https://huggingface.co/datasets/ZTE-AIM/32B_LLM_AdaptiveCode_data
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数学数据：https://huggingface.co/datasets/ZTE-AIM/32B_LLM_AdaptiveMath_data
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代码模型：https://huggingface.co/ZTE-AIM/LLM-Adaptive-ZCode-model-32B
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数学模型：https://huggingface.co/ZTE-AIM/LLM-Adaptive-ZMath-model-32B
研究动机：小模型也想有「长链思考」
大模型优势鲜明，部署困难
随着 DeepSeek-R1（671B 参数）模型的发布，长思维链（CoT）推理技术在基础大模型和工业应用中快速普及。DeepSeek-R1 虽然推理能力强大，但 600+B 参数量的模型难以在边缘设备、实时系统中使用。
小模型亟待「加持」
这促使业界对参数量低于 70 亿的小型模型开展持续研究，尤其聚焦在复杂数学解题和代码生成等长链推理场景。值得注意的是，借助 DeepSeek-R1 的推理过程，可构建高质量的思维链（CoT）数据，从而显著增强小模型的推理能力。但目前几十亿到百亿参数级别的小模型，在多步骤推理任务（如复杂数学问题和编程题）上仍存在明显瓶颈，难以充分满足此类应用需求。
现有 CoT 数据的困局
基于 DeepSeek-R1 生成 CoT 数据的研究大体分为两条技术路线：
1. 海量数据驱动（Labs 2025；Team 2025c）：通过堆叠超大规模 CoT 语料来提升推理能力，但计算与标注成本高、效率低。
2. 精品数据驱动（Ye et al. 2025；Muennighoff et al. 2025）：依靠少量高质量样本激活模型潜能，然而受规模限制，性能增益难以持续。
尽管已有工作（Wen et al. 2025a）引入课程学习和拒绝采样以优化训练流程，上述方法普遍忽视了「模型能力 — 数据难度」之间的动态匹配。
这直接引出了两个核心问题：
1、高质量 CoT 语料应如何定义？
2、如何从既有数据中提炼可迁移的「静态经验流」？
全新方法：模型自适应难度分级蒸馏
近期，强化学习之父 Richard Sutton 提出「经验」是下一代超级数据源的思想，将大模型强化学习的本质定义为是一种数据的动态经验流挖掘。基于此，我们团队从数据静态经验流建设的角度出发，提出基于模型自适应问题难易度蒸馏 CoT 语料的方法，显著提升了长 CoT 语料的质量。
该方法围绕「模型 – 数据动态匹配」提出了一条完整的 CoT 构建流程，具有四大创新点：
1. 基于模型的固有推理能力，建立题目难度分级体系，形成可复用的「静态经验」。
2. 依照难度标签，构建覆盖全梯度的自适应题库。
3. 设计符合课程学习思想的难度分布采样策略，确保训练数据与模型能力实时对齐。
4. 借助 DeepSeek-R1，在数学推理与代码生成两大场景批量生成高质量 CoT 语料。
在相同计算预算下，该自适应方案可持续提升不同规模模型的推理性能 —— 以 AIME24 数学竞赛数据集为例，各参数档模型的准确率相比传统「非适配」策略提高 6.66 %–26.7 %（见图 1）。
图 1：基于 LLM 自适应题目难度分级的 CoT 数据构建效果对比
对于不同参数规模的 LLM，采用问题自适应难度分级方法构造的 COT 数据训练的推理模型（左）在数学竞赛数据集 AIME24 上的推理性能始终优于非自适应方法（右）。说明了前者构建的 CoT 数据质量更高，并且找到了适配于模型的静态数据经验流。
这一方法有效地挖掘了 CoT 数据中的静态经验流，并且该静态经验流与模型本身是密切相关的。
方法框架，一图看懂
图 2：基于 LLM 自适应题目难度分级的 CoT 数据生成框架
框架包含三个核心组件：分布构建、LLM 自适应题目难度分级与分布采样，以及 LLM 自适应思维链（CoT）生成。
1. 分布构建（Distribution Construction）
构建两种难度分布策略，作为后续采样的依据：
Option1：基于模型实际表现的分布（Pₑᵥₐₗ）
通过基础 LLM（Sₗₗₘ）在评估数据集（DBₑᵥₐₗ）上的表现动态生成难度分布：
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正确回答的题目：标记为「简单」（Easy）。
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错误回答的题目：通过 PRM-Grader（过程奖励模型）进一步分级，根据模型生成答案的推理轨迹质量（0-1 分）映射到 5 个难度等级（分数越低，难度越高）。
Option2：基于课程学习的先验分布（P₆）
人工定义五级难度，遵循「易题多、难题少」的分布原则，权重随难度递增递减：
例如，难度级别 1 的样本数最多，级别 5 最少。
2. LLM 自适应题目难度分级与分布采样
步骤 1：构建自适应题库（DBₐdₐₚₜᵢᵥₑ）
从开源数据集收集原始题目（DBᵣₐw），利用 Sₗₗₘ生成回答并记录推理轨迹。
验证答案正确性：
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数学推理任务：直接对比模型答案与标准答案。
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代码生成任务：通过测试用例执行验证代码正确性。
难度分级：
正确题目标记为「简单」，加入题库。
错误题目通过 PRM-Grader 细分为 5 级难度（1-5 级，1 级最难），加入题库。
步骤 2：分布采样（DBₛₐₘₚₗₑ）
根据构建的分布（Pₑᵥₐₗ或 P₆），从自适应题库中按难度比例采样题目
3. LLM 自适应 CoT 生成
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生成阶段：将采样题目（DBₛₐₘₚₗₑ）输入教师模型（Tₗₗₘ，即 DeepSeek-R1）生成详细推理链（CoT）。
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验证阶段：通过 Result-Verifier 严格筛选正确 CoT 数据（与步骤 2 的验证方法一致），最终形成高质量数据集 COTₐdₐₚₜᵢᵥₑ。
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模型训练：利用 COTₐdₐₚₜᵢᵥₑ对基础模型（Sₗₗₘ）进行监督微调（SFT），得到优化后的推理模型（Rₗₗₘ）。
方法的关键创新点：
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模型自适应难度适配：基于模型实际能力调整题目难度分布，避免「一刀切」的主观分级，构建真正与模型密切绑定的静态数据经验流；
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轻量化流程：无需复杂课程学习或拒绝采样，仅通过分级与采样即可提升数据质量；
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多任务兼容性：支持数学推理与代码生成任务，验证方法灵活（答案对比 / 测试用例）。
实验效果：惊喜不断
为了研究我们提出的 CoT 数据的质量效果，我们在不同尺寸和性质的模型上均进行了详细的验证，涵盖的任务包括数学推理任务和代码生成任务。
以下是重要实验结果的详细介绍：
数学推理（MATH500、AIME24/25、GPQA）
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在 MATH500、AIME24/25、GPQA 等数学基准测试中，采用 2k 自适应 CoT 数据训练的 ZMath 系列模型显著优于基线模型。
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ZMath-32B 在 MATH500 上达到 94.6% 准确率，超过 DeepSeek-Distill-32B（89.8%）和 Sky-32B-Preview（90%）；在 AIME24 上提升至 73.33%（基线为 66.67%）。
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ZMath-14B 在 AIME24 上准确率为 50%，远超 phi4-14B（30%），并在 GPQA 上达到 63.13%（phi4-14B 为 54.55%）。
图 3：数学推理实验结果
代码生成（LiveCodeBench）
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ZCode-32B 在 Easy、Medium、Hard 三个难度级别上分别达到 96.06%、75.53%、31.85%，全面优于 DeepSeek-Distill-32B（92.11%、74.92%、30%）。
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ZCode-14B 在 Easy 难度上以 89.96% 显著领先 phi4-14B（72.4%），表明小参数模型通过自适应数据训练也能取得竞争力表现。
图 4：代码生成实验结果
消融实验＆分布迁移
当把 32B 模型的难度分布直接套用到 7 B 模型时，后者在 MATH500 数据集上的准确率仅为 92%，低于采用自身难度分布训练得到的 93.2%。结果说明：难度分布必须与目标模型能力动态匹配，自适应分布才是性能提升的关键；同时也表明，静态经验流中真正有价值的经验应当与具体模型紧密对应，而非「一刀切」地跨模型迁移。
图 5：代码生成实验结果
总结与展望
论文提出了一套基于 LLM 自适应难度分级的高质量 CoT 数据生成框架，并通过系统实验验证了其效率、有效性与泛化能力。核心结论如下：
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高效数据生成
先动态评估模型当前推理能力，再构建匹配的自适应题库，仅凭约 2 k 条高质量 CoT 样本即可显著提升性能，显著降低数据与算力成本。
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跨任务与参数泛化
在数学推理（AIME 系列）与代码生成（LiveCodeBench）两大场景中均取得领先表现；对 7 B–32 B 不同规模模型均能带来稳定增益。
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方法论贡献
构建了一套系统化的 CoT 数据生成与评估流程，为资源受限环境下的小参数 LLM 提升链式推理能力提供了新路径，也为「静态经验流」挖掘给出了可复用范式。
未来工作：进一步结合强化学习挖掘深层推理能力，并扩展至通信故障诊断等更复杂的跨领域任务。
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（文：机器之心）