論文の概要: Broken Chains: The Cost of Incomplete Reasoning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14444v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 03:57:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.133889
• Title: Broken Chains: The Cost of Incomplete Reasoning in LLMs
• Title（参考訳）: ブローケンチェイン:LLMにおける不完全推論のコスト
• Authors: Ian Su, Gaurav Purushothaman, Jey Narayan, Ruhika Goel, Kevin Zhu, Sunishchal Dev, Yash More, Maheep Chaudhary,
• Abstract要約: OpenAIの5.1やDeepSeek-V3.2のような推論特化モデルでは、重要な推論計算をチェーンオブソートトレースの拡張に割り当てている。 コードやコメント、両方、あるいは両方を通じてのみ推論するようにモデルを制約するフレームワークを導入し、それから体系的にトークンの予算を10%、30%、50%、最適の70%に削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8220022980767054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning-specialized models like OpenAI's 5.1 and DeepSeek-V3.2 allocate substantial inference compute to extended chain-of-thought (CoT) traces, yet reasoning tokens incur significant costs. How do different reasoning modalities of code, natural language, hybrid, or none do perform under token constraints? We introduce a framework that constrains models to reason exclusively through code, comments, both, or neither, then systematically ablates token budgets to 10\%, 30\%, 50\%, and 70\% of optimal. We evaluate four frontier models (GPT-5.1, Gemini 3 Flash, DeepSeek-V3.2, Grok 4.1) across mathematical benchmarks (AIME, GSM8K, HMMT). Our findings reveal: (1) \textbf{truncated reasoning can hurt} as DeepSeek-V3.2 achieves 53\% with no reasoning but only 17\% with truncated CoT at 50\% budget; (2) \textbf{code degrades gracefully} as Gemini's comments collapse to 0\% while code maintains 43-47\%; (3) \textbf{hybrid reasoning underperforms} single modalities; (4) \textbf{robustness is model-dependent} as Grok maintains 80-90\% at 30\% budget where OpenAI and DeepSeek collapse to 7-27\%. These results suggest incomplete reasoning chains actively mislead models, with implications for deploying reasoning-specialized systems under resource constraints.
• Abstract（参考訳）: OpenAIの5.1やDeepSeek-V3.2のような推論特化モデルでは、相当な推論計算を拡張チェーンオブ思想(CoT)トレースに割り当てるが、トークンの推論にはかなりのコストがかかる。 コード、自然言語、ハイブリッド、あるいはトークン制約の下では、どのように異なる推論のモダリティが実行されますか? 私たちは、コード、コメント、両方、あるいは両方を通じてのみ推論するようにモデルを制約するフレームワークを導入し、それから体系的にトークンの予算を10\%、30\%、50\%、70\%に削減します。 我々は,4つのフロンティアモデル (GPT-5.1, Gemini 3 Flash, DeepSeek-V3.2, Grok 4.1) を数学ベンチマーク (AIME, GSM8K, HMMT) で評価した。 以上の結果から,(1)DeepSeek-V3.2 が 53 % の理由もなく達成できるが,50 % の予算で truncated CoT が 17 %,(2) Gemini のコメントが 0 % に崩壊する (3) (3) textbf{hybrid reasoning underperforms} の単一モダリティを維持している (3) (4) textbf{robustness is model-dependent} である Grok は 80-90 % の予算で OpenAI と DeepSeek が 7-27 % に崩壊する という結果が得られた。 これらの結果は、不完全な推論連鎖が、資源制約下での推論に特化したシステムをデプロイするために、モデルを積極的に誤解していることを示唆している。

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