你有沒有想過，為什麼有些 AI 能夠像數學天才一樣解決複雜問題，而有些則像是在背誦標準答案？這背後的祕密，就藏在它們「思考」的方式裡。今天，我們要來一探究竟，看看目前最熱門的三種 AI 思考技術：Sequential Thinking MCP、DeepSeek R1 和 Claude 3.7 Think，它們到底有什麼不同，又各自擅長什麼？

想像一下，如果把這三種技術比喻成三位不同風格的思考者：Sequential Thinking MCP 像是一位按部就班的專案經理，DeepSeek R1 像是一位善於自我檢視的分析師，而 Claude 3.7 Think 則像是一位能夠隨時切換思考模式的資深顧問。這三位「專家」雖然都能幫你解決問題，但他們的工作方式卻大不相同。

一、認識三位「思考專家」

1.1 Sequential Thinking MCP：AI 世界的 USB-C 接頭

首先登場的是 Sequential Thinking MCP（Model Context Protocol）。如果你對這個名字感到陌生，不妨把它想像成 AI 世界的「USB-C 接頭」—— 一種能夠讓不同 AI 模型按照統一標準進行思考的協議。

MCP 是由 Anthropic 公司開源的一種結構化思維協議，目的是指導語言模型進行有序、連貫的推理過程。它的工作方式有點像是 MECE 分析法（相互獨立、完全窮盡），幫助 AI 把複雜問題分解成一系列邏輯步驟，然後一步一步地解決。

有趣的是，MCP 本身並不是一個 AI 模型，而是一種「外掛」協議，需要與基礎模型結合使用。就像你不能單獨使用 USB-C 接頭，而是需要把它插到設備上才能發揮作用一樣。

1.2 DeepSeek R1：自我驗證的思考專家

接下來是 DeepSeek R1，這位「專家」來自 DeepSeek 公司，是一個具備強大推理能力的 AI 模型。如果說 MCP 是外部協議，那麼 DeepSeek R1 的推理能力則是「內建」的，在模型訓練階段就已經融入其中。

DeepSeek R1 最大的特點是能夠進行「自我驗證」（self re-fication），也就是在給出最終答案前，先自己檢查一遍推理過程是否正確。這就像是一位認真的學生，不僅會解題，還會自己檢查答案是否合理。

技術上，DeepSeek R1 採用了 MoE（Mixture of Experts）技術，擁有 670 億參數，但每次只使用其中的 37 億個參數進行計算，大幅提升了運算效率。這就像是一個擁有眾多專家的智囊團，但每次只召集最相關的專家來解決特定問題，既省時又高效。

1.3 Claude 3.7 Think：雙模式思考的混合推理系統

最後登場的是 Claude 3.7 Think，Anthropic 公司推出的「全球首個混合推理模型」。這位「專家」最大的特色是提供兩種思考模式：標準模式和擴展思考模式。

在標準模式下，Claude 的運作方式與其他模型相似，直接給出答案；而在擴展思考模式下，它會先展示完整的思考過程，再給出最終結論。這就像是一位資深顧問，不僅告訴你答案是什麼，還會詳細解釋為什麼這樣想、怎麼得出這個結論的。

技術上，Claude 3.7 Think 結合了自回歸生成和顯式符號推理兩種技術，並允許用戶通過 API 控制思考的深度和資源分配。這種設計讓用戶可以根據需求，在速度和答案質量之間做出權衡。

二、三種技術的實現方式大不同

2.1 外部協議 vs 內置功能

這三種技術最根本的區別在於實現方式：

Sequential Thinking MCP 是一種外部協議，需要通過特定提示詞或系統指令引導模型按照特定結構進行思考。它的優勢在於可以應用於不同的底層模型，不依賴於特定模型架構；但缺點是需要額外的實現或集成工作，可能增加系統複雜性。

就像是給一個普通人提供了一套思考框架，告訴他「先分析問題，再列出可能的解決方案，然後評估每個方案的優缺點，最後做出決策」。這個人原本的思考能力沒有變，但有了這個框架，他的思考過程會更加有條理。

DeepSeek R1 和 Claude 3.7 Think 則是將推理能力直接融入模型架構中，是「與生俱來」的能力。這就像是從小接受特殊訓練的人，思考方式已經內化為本能，不需要外部指導就能有條理地分析問題。

2.2 思考過程的透明度

三種技術在思考過程的透明度上也有明顯差異：

Sequential Thinking MCP 提供了結構化的思考框架，但思考過程的透明度較低，用戶可能看不到模型是如何一步步推理的。

DeepSeek R1 會進行思考和推演，但未必會向用戶展示完整的思考過程。官方建議在處理數學問題時，可以在提示中加入「請一步一步地推理，並將你的最終答案放在 \boxed{} 內」，以引導模型展示推理過程。

Claude 3.7 Think 在透明度方面做得最好，特別是在擴展思考模式下，它會創建 thinking 內容塊，向用戶展示完整的思考過程，然後再給出最終答案。這種設計讓用戶能夠理解 AI 是如何得出結論的，增強了可解釋性和可信度。

想像一下，MCP 像是給你一份整理好的報告，只有結論和要點；DeepSeek R1 像是會在你要求時展示工作過程；而 Claude 3.7 則像是主動把草稿、思考過程和最終報告都一併交給你。

三、控制粒度與靈活性比較

3.1 思考深度的控制

在控制粒度方面，三種技術也各有特色：

Sequential Thinking MCP 作為一種協議，可能提供更細粒度的思考步驟控制，允許開發者或用戶指定具體的思考路徑和邏輯框架。這就像是可以為不同類型的問題設計不同的思考模板，非常靈活。

DeepSeek R1 的控制粒度相對較低，主要通過溫度參數（官方建議設為 0.6）和提示詞來引導。這就像是一位有自己思考習慣的專家，你可以給他一些指導，但他基本上會按照自己的方式思考。

Claude 3.7 Think 則允許 API 用戶精確控制思考預算，「可以告訴 Claude 思考不超過 N 個 token」，使用戶能夠在速度（和成本）和答案質量之間進行權衡。這就像是告訴顧問「我需要一個快速的答案」或「請花時間深入分析」，根據需求調整思考深度。

3.2 應用場景適應性

三種技術在不同應用場景中的表現也各有千秋：

Sequential Thinking MCP 由於其通用性，能夠應用於各種不同類型的推理任務，為不同領域提供結構化思維框架。它特別適合那些需要高度結構化思考的場景。

DeepSeek R1 善於解決複雜推理和深度分析任務，如數理邏輯。它在處理模糊任務、大海撈針、發現關係和細微差別等場景表現優異。作為「計劃者」時效果顯著：能為問題制定詳細的多步驟解決方案。

Claude 3.7 Think 在數學、物理、編碼等任務上表現優異。有趣的是，Anthropic 表示，Claude 3.7「對數學和計算機科學競賽問題的優化較少，而是將重點轉向更能反映企業實際使用 LLM 方式的現實任務」。在 SWE-bench Verified（評估解決 GitHub 上真實軟件問題能力的基準）上，Claude 3.7 實現了 SOTA（最先進）性能。

四、性能與效率的權衡

4.1 計算資源消耗

在計算資源消耗方面，三種技術也有明顯差異：

Sequential Thinking MCP 作為額外的協議層，可能會增加處理開銷和 token 消耗。這就像是在原有思考過程上增加了一層結構化的框架，需要額外的「腦力」來維持這個框架。

DeepSeek R1 使用 MoE（Mixture of Experts）技術提高效率，雖然擁有 670 億參數，但每次只使用 37 億個參數進行計算，大幅提升運算效率。這就像是一個擁有眾多專家的智囊團，但每次只召集最相關的專家來解決特定問題，既省時又高效。

Claude 3.7 Think 則允許用戶通過控制思考 token 數量來管理效率和成本。在標準模式下，效率較高；在推理模式下，雖然效率可能較低，但質量更高。這種設計讓用戶可以根據需求，在速度和答案質量之間做出權衡。

4.2 推理質量比較

在推理質量方面，根據公開的基準測試結果：

Claude 3.7 Think 在 SWE-bench Verified（評估解決 GitHub 上真實軟件問題能力的基準）上實現了 SOTA 性能，超過了包括 DeepSeek R1 在內的其他模型。

DeepSeek R1 在數學和邏輯推理任務上表現出色，特別是在需要多步驟推理的複雜問題上。

Sequential Thinking MCP 的表現則更依賴於底層使用的模型質量，但其結構化的思考框架可以幫助提升推理的條理性和完整性。

五、集成難度與實際應用

5.1 開發者友好度

從開發者的角度來看，三種技術的使用難度也不同：

Sequential Thinking MCP 需要額外的實現或集成工作，開發者需要理解協議細節並將其與基礎模型結合。這就像是需要學習一套新的框架，然後將其應用到現有系統中。

DeepSeek R1 的推理能力可直接使用，無需額外集成。官方提供了明確的使用建議，如溫度設置和提示詞模板，降低了使用門檻。

Claude 3.7 Think 通過簡單的 API 參數即可啟用擴展思考模式，提供了詳細的 API 文檔和示例代碼，使用起來非常直觀。只需在 API 請求中添加 thinking 對象，將 thinking 參數設置為 enabled，並設置 budget_tokens 參數，就可以啟用擴展思考模式。

5.2 實際應用案例

在實際應用中，三種技術各有優勢：

Sequential Thinking MCP 作為一種通用協議，特別適合需要高度結構化思考的場景，如複雜決策分析、多步驟規劃等。它的優勢在於可以應用於不同的底層模型，為各種推理任務提供統一的思考框架。

DeepSeek R1 在處理模糊任務、大海撈針、發現關係和細微差別等場景表現優異。例如，在分析大量非結構化信息時，DeepSeek R1 能夠理解內容並精準提取出回答問題所需的關鍵信息。

Claude 3.7 Think 在企業實際使用 LLM 的現實任務中表現出色。例如，在代碼審查、調試和質量改進方面，Claude 3.7 能夠深入理解代碼邏輯，提供高質量的改進建議。

六、三種技術的比較表格

為了更直觀地比較這三種技術，我們製作了以下比較表格：

基本概念與技術背景比較

實現方式與思考過程比較

控制粒度與應用場景比較

七、結論與未來展望

經過詳細比較，我們可以看出 Sequential Thinking MCP、DeepSeek R1 和 Claude 3.7 Think 這三種技術各有優勢，適合不同的應用場景：

Sequential Thinking MCP 作為一種外部協議，最大的優勢在於通用性和靈活性，可以應用於不同的底層模型，為各種推理任務提供統一的思考框架。它特別適合那些需要高度結構化思考的場景，如複雜決策分析、多步驟規劃等。

DeepSeek R1 作為一種內置推理功能的專業模型，最大的優勢在於效率和專業性，特別擅長處理複雜推理和深度分析任務。它採用 MoE 技術大幅提升運算效率，在處理模糊任務、大海撈針、發現關係和細微差別等場景表現優異。

Claude 3.7 Think 作為全球首個混合推理模型，最大的優勢在於靈活性和透明度，提供標準模式和擴展思考模式兩種選擇，並允許用戶精確控制思考預算。它在企業實際使用 LLM 的現實任務中表現出色，特別是在代碼審查、調試和質量改進等方面。

值得注意的是，這三種技術並非相互排斥，而是可以互補使用。例如，可以將 Sequential Thinking MCP 應用於 DeepSeek R1 或 Claude 3.7 Think，進一步提升其思考的結構化程度和條理性。

未來，隨著 AI 技術的不斷發展，我們可能會看到更多創新的思考方式和推理技術。例如，結合符號推理和神經網絡的混合系統、具有自我反思和自我修正能力的模型、能夠進行長期規劃和推理的系統等。這些技術將進一步提升 AI 的推理能力，使其能夠處理更複雜、更抽象的問題，為人類提供更有價值的輔助和支持。

無論技術如何發展，理解不同 AI 系統的思考方式和推理能力，對於選擇合適的工具解決特定問題至關重要。就像我們在日常生活中會根據不同的任務選擇不同的專家一樣，在 AI 領域，也需要根據具體需求選擇最合適的「思考專家」。

參考資料

1. Anthropic 官方文檔：使用擴展思考構建
2. DeepSeek 官方推薦：R1要這樣設置
3. 知乎專欄：Sequential Thinking MCP 與推理型大模型的功能實現差異分析
4. Medium 文章：AI 的 USB-C 接頭：深入淺出模型上下文協定 (MCP)
5. Cursor 部落格：Claude 3.7 擴展思考模式完全指南