直接就关了就行。

本地 27B/35B 这边，结论直接收下：该关。这类尺寸的稠密模型，思考模式本来就是可开关的（Qwen3 系原生支持 enable_thinking），但你实测的"开了慢好几倍、结果差不多"就是它的真实水平——27B 的知识和推理能力都压在权重里，思考 token 只是把同样的权重再过一遍，并不能凭空多出能力。DeepSeek 说"这类模型不用开、开了也没用"是对的，原因就是这个，不是模型不支持。

API 那边是另一回事，要分任务开，不是永远关：

1. DeepSeek API 的模型大得多（V4 系列是 300B 级 MoE），思考模式对复杂任务真有用：疑难 bug、数学证明、多步规划这类，开思考能把正确率拉上去一截——和本地 27B"开了白开"是两个量级。

2. 判断标准很简单：任务需要多步推理就开，简单问答、信息抽取、改写、翻译就关。开思考多花的不仅是延迟，reasoning token 也是计费的，DeepSeek 单价便宜，但高频调用累积起来也看得见。

3. Agent 场景要特别注意：Hermes/Codex 这类框架每轮工具调用如果都先想半天，延迟会叠加得很难受。跑 Agent 建议用低档思考或干脆关掉，让它先干活再想；一次性硬核问题再开高档。

4. 各家 API 的开关形式不一样：DeepSeek 是 chat/reasoner 双端点，新版也支持类似 effort 的分档。开之前先查文档里 thinking 参数怎么传，别用错端点。

简单记：本地小模型关到底，API 大模型按任务难度开，Agent 循环里尽量关。

基本符合，关掉不好，开low

实测的数据都表明 开思考和关闭得到的结果是一致的 。本地模型想不出什么花样。
在线的能折腾出点东西。参数大而已。也不如人类辅助来的痛快。token 烧掉的钱和它思考出的结果价值在常态下是不匹配的。少数情况可以。比如一些 个人的知识盲区，可以尝试。

@williamlouis 真不一样，关掉傻了，写代码看得出来，但是速度快的1B，飞跃。