1477
來自用戶的提問：sequential thinking MCP 和具有推理能力大模型比如 deepseek r1，cluade 3.7 think 在功能實現(xiàn)上有啥區(qū)別。
結(jié)論
Sequential Thinking MCP 與具有推理能力的大模型（如 DeepSeek R1 和 Claude 3.7）在功能實現(xiàn)上存在明顯區(qū)別：
1. 實現(xiàn)方式：MCP 是外部協(xié)議，需要與基礎(chǔ)模型結(jié)合；而大模型的推理能力是內(nèi)置功能。
2.?控制粒度：MCP 可能提供更結(jié)構(gòu)化、更細(xì)粒度的思考過程控制；Claude 3.7 提供了思考資源的控制；DeepSeek R1 則通過專家模式提升效率。
3.?應(yīng)用場景：MCP 可能更通用，適用于各種推理任務(wù)；大模型的推理能力則可能針對特定場景進(jìn)行了優(yōu)化。
4.?集成難度：使用 MCP 可能需要額外的實現(xiàn)或集成工作；而大模型的推理能力可直接使用。
以下內(nèi)容參考了 Deep Research
Sequential Thinking MCP 與 DeepSeek R1、Claude 3.7 等推理型大模型在思考能力上存在相似之處，但在實現(xiàn)方式、控制粒度和應(yīng)用場景上有顯著差異。
基本概念與技術(shù)背景
Sequential Thinking MCP（Model Context Protocol）是一種結(jié)構(gòu)化思維協(xié)議，旨在指導(dǎo)語言模型進(jìn)行有序、連貫的推理過程。該協(xié)議類似于 MECE 分析法（相互獨立、完全窮盡）等結(jié)構(gòu)化思維方法，目的在于使問題思考更完整、更有條理。
推理型大模型
DeepSeek R1
DeepSeek R1 是由 DeepSeek 公司推出的 AI 模型，其中包含一個特殊版本 DeepThink（Reasoning R1）。這個版本具備更強(qiáng)的邏輯推理能力，能夠進(jìn)行自我驗證（self re-fication），確保輸出質(zhì)量。與傳統(tǒng)模型不同，它會在生成最終輸出前進(jìn)行思考和推演，顯著增強(qiáng)其推理能力。
Claude 3.7 Sonnet
Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的"全球首個混合推理模型"。它提供兩種思考模式：標(biāo)準(zhǔn)模式和擴(kuò)展思考模式。在擴(kuò)展思考模式下，模型會在回答問題前進(jìn)行自我反思，提高在數(shù)學(xué)、物理、編碼等任務(wù)上的表現(xiàn)。API 用戶還可以對模型的思考時間進(jìn)行細(xì)粒度控制。
實現(xiàn)方式的差異
集成方式差異
Sequential Thinking MCP 作為一種協(xié)議或框架，是一種外部結(jié)構(gòu)，需要與基礎(chǔ)模型結(jié)合使用：
1. 外部協(xié)議 vs 內(nèi)置功能：Sequential Thinking MCP 是一種外部引導(dǎo)協(xié)議，需要通過特定提示詞或系統(tǒng)指令引導(dǎo)模型按照特定結(jié)構(gòu)進(jìn)行思考；而 DeepSeek R1 和 Claude 3.7 的推理能力是在模型訓(xùn)練階段直接融入的內(nèi)置功能。
2.?獨立性與依賴性：MCP 可以應(yīng)用于不同的底層模型，而不依賴于特定模型架構(gòu)；DeepSeek R1 和 Claude 3.7 的推理能力則與其模型架構(gòu)緊密相關(guān)，無法簡單遷移到其他模型上。
思考過程的實現(xiàn)
兩種技術(shù)在思考過程的實現(xiàn)上也存在明顯差異：
1.?思考過程的結(jié)構(gòu)化程度：Sequential Thinking MCP 可能提供更為明確的思考步驟和邏輯框架，遵循類似 MECE 分析法的結(jié)構(gòu)化思維原則；而大模型的內(nèi)置推理可能更加靈活但結(jié)構(gòu)性相對較弱。
2.?思考邏輯的顯示方式：Claude 3.7 在擴(kuò)展思考模式下會"向用戶展示擴(kuò)展的、逐步的思考"，使思考過程對用戶可見；DeepSeek R1 的 DeepThink 版本同樣會進(jìn)行思考和推演，但未必以同樣方式對用戶透明。
控制粒度與靈活性
思考深度的控制
1.?MCP 的結(jié)構(gòu)化控制：Sequential Thinking MCP 作為一種協(xié)議，可能提供更細(xì)粒度的思考步驟控制，允許開發(fā)者或用戶指定具體的思考路徑和邏輯框架。
2.?Claude 的資源控制：Claude 3.7 允許 API 用戶控制思考預(yù)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(zhì)量之間進(jìn)行權(quán)衡。
應(yīng)用場景適應(yīng)性
1.?MCP 的通用性：作為外部協(xié)議，Sequential Thinking MCP 可能更具靈活性，能夠應(yīng)用于各種不同類型的推理任務(wù)，為不同領(lǐng)域提供結(jié)構(gòu)化思維框架。
2.?大模型的專業(yè)性：DeepSeek R1 和 Claude 3.7 的推理能力可能針對特定場景進(jìn)行了優(yōu)化。例如，Claude 3.7"對數(shù)學(xué)和計算機(jī)科學(xué)競賽問題的優(yōu)化較少，而是將重點轉(zhuǎn)向更能反映企業(yè)實際使用 LLM 方式的現(xiàn)實任務(wù)"。
性能與效率比較
計算資源消耗
1.?MCP 的額外開銷：Sequential Thinking MCP 作為額外的協(xié)議層，可能會增加處理開銷和 token 消耗。
2.?內(nèi)置推理的效率：DeepSeek R1 使用 MoE（Mixture of Experts）技術(shù)提高效率，擁有 670 億參數(shù)但每次只使用 37 億個參數(shù)進(jìn)行計算，大幅提升運(yùn)算效率。Claude 3.7 則允許用戶通過控制思考 token 數(shù)量來管理效率和成本。
推理質(zhì)量比較
在基準(zhǔn)測試上，Claude 3.7 Sonnet 在 SWE-bench Verified（評估解決 GitHub 上真實軟件問題能力的基準(zhǔn)）上實現(xiàn)了 SOTA 性能，超過了 DeepSeek R1 等模型。然而，Sequential Thinking MCP 的表現(xiàn)可能更依賴于底層使用的模型質(zhì)量。
一句話總結(jié)
這兩種技術(shù)并非相互排斥，而是可以互補(bǔ)使用。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求選擇合適的技術(shù)，或?qū)烧呓Y(jié)合以獲得更佳效果。
現(xiàn)已開發(fā) MCP 100 專欄服務(wù)，歡迎來撩
