我曾经有过这样的困惑：同一个 AI 模型，同一个问题，多问几次答案都不相同，别人给出参考的prompt，自己效果却和别人差距很大，这是为什么？我曾把这些问题归咎于 “模型能力不行”，或者是AI模型的概率预测的输出范式，后面在看过不少科普后发现，这一切差异的诱因，可能是一个被大多数哦普通用户忽略（厂商隐藏）的参数 ——温度参数（Temperature，简称 T）。
一、温度参数到底是什么？
而温度参数，就是插在 Softmax 函数里的一个 “缩放调节器”，核心公式是：
P(xi) = exp(logitsi/T) / ∑j exp(logitsj/T)
这个公式是机器学习中常见的 softmax 函数 的一种扩展形式，用于将一组实数（称为 logits）转换为一个概率分布。具体解释如下：- logits_i：第 ii 个类别的原始得分（可以是任意实数），通常来自模型的最后一层输出。
- T：温度参数（temperature），一个正数，用于控制输出分布的平滑程度。
- exp(logits_i / T)：对每个 logits 除以 T 后取指数，确保结果为正数。
分母 ∑jexp(logitsj/T)∑jexp(logitsj/T)：对所有类别的指数结果求和，用于归一化，使得所有 P(xi)P(xi) 之和为 1。举个例子：假设模型生成下一个词时，三个候选 token 的原始 logits 分数是 5、3、1：- T=1 时，三个词的选中概率约为 84%、11%、2%，大概率选第一个，也有微小概率选后两个；
- T=0.5 时，概率变成 98%、2%、0%，几乎只会选第一个词，输出完全确定；
- T=2 时，概率变成 57%、30%、13%，后两个词的选中概率大幅提升，输出随机性显著增加。
二、核心问题：高温和低温，到底如何影响模型生成质量？
一个反直觉但绝对正确的结论：脱离使用场景，单纯讨论高温好还是低温好，没有任何意义；温度参数没有最优值，只有最适配场景的值。
我们常说的 “生成质量”，从来都不是一个固定的标准 —— 对代码生成来说，“高质量” 是零 bug、语法严谨；对诗词创作者来说，“高质量” 是脑洞大开、意境独特。而温度参数，正是决定模型在不同场景下能否达到高质量的关键。
下面我们分三个核心区间，拆解不同温度对生成结果的真实影响，以及对应的适配场景：
| | | |
|---|
| 输出极度确定、保守严谨，句式单一，重复度高，多次提问答案几乎一致 | 优点：事实错误率极低，指令遵循能力拉满，输出稳定性极强；缺点：缺乏灵活性与创意，易陷入重复循环，极端低温（<0.1）会出现 “复读机” 现象 | 代码生成、数学计算、法律文书、医疗咨询、事实问答、RAG 知识库问答、工具调用等对准确性要求极致的场景 |
| 平衡确定性与多样性，既有严谨的事实基础，又有灵活的表达能力，适配绝大多数通用场景 | 综合生成质量最高，错误率可控，输出不僵化生硬，兼顾逻辑与表达，也是绝大多数 C 端产品的默认参数区间 | 日常对话、通用文案撰写、内容总结、通用知识问答、等全场景通用需求 |
| 输出随机性拉满，创意性极强，思维天马行空，极易跳出常规框架 | 优点：创意上限极高，能生成意想不到的内容，适配发散性创作需求；缺点：T>1.0 后事实错误率、幻觉发生率指数级上升，易脱离主题，T>1.5 后大概率出现无意义的乱编内容 | 诗歌创作、脑洞故事、艺术创作、头脑风暴、等对创意要求极高，对事实准确性要求极低的场景 |
这也是为什么 Google 在 Gemini 3 的官方文档中明确建议：移除代码中手动设置的低温参数，使用默认值 1.0，避免复杂任务中出现循环问题和性能下降。【Gemini 3 这类新型推理模型，其强大的能力依赖于一种内部的、高层次的 “思维链” 机制 。这种机制需要一定的 “高熵值” （即温度 1.0 提供的随机性）来发散思维路径，进行更全面的探索和反思，它不是简单的“猜下一个词”，而是在内部进行了复杂的“自我博弈”和“路径探索”】
三、用户端怎么调节温度参数？
从正常使用角度来说，这个温度厂商默认是不允许设置的。在web和app内都不能设置，除非是在模型的开发者平台使用或者通过API调用进行参数调整。
1. 为什么 C 端产品几乎都不开放温度调整？
厂商锁死温度参数，不是 “藏着掖着”，而是综合用户体验、品牌口碑、合规风险后的必然选择，核心原因有 4 点：- 普通用户的认知门槛过高，调参反而会引发负面体验。99% 的 C 端用户根本不知道温度参数是什么，更不知道不同场景该适配什么数值。如果开放一个参数滑块，用户调到高温，模型出现幻觉、胡编乱造，用户不会觉得是自己调错了参数，只会觉得 “这个模型太垃圾了”；用户调到低温，模型输出僵化、重复，又会觉得 “这个模型太死板了，一点都不智能”。
- 控制产品体验一致性，维护品牌口碑。同一个模型，同一个问题，温度不同，输出结果天差地别。如果开放温度调整，用户的体验会出现极端两极分化：用低温的用户觉得模型严谨靠谱，用高温的用户觉得模型满嘴跑火车，最终会导致品牌口碑的撕裂。
- 商业化场景的定向优化，无需用户手动调参。现在的 C 端产品，早已把温度参数的调整，转化成了用户能看懂的场景化功能。比如 “严谨模式”“精准问答” 背后，是调低了温度；“创意模式”“脑洞写作” 背后，是调高了温度。
- 规避合规与内容安全风险。高温环境下，模型的随机性大幅提升，极易生成违规、敏感、不符合公序良俗的内容，甚至出现有害信息。尤其是国内的模型厂商，面临着严格的内容监管要求，锁死温度参数，把随机性控制在安全范围内，能最大程度降低合规风险。
这里还要补充一个最新的行业趋势：不仅是 C 端产品，连面向开发者的 API 接口，前沿推理模型也开始限制温度参数调整。比如 OpenAI 的 o1、o3 系列推理模型，完全不支持温度参数修改，任何非默认值的设置都会触发 API 报错；Google Gemini 3 也明确建议开发者移除手动设置的温度参数，使用默认值。2. 锁参的 C 端产品，和榜单数据必然存在巨大差距答案非常明确：不仅会不一致，而且普通用户在 C 端产品里，几乎永远用不出厂商榜单里的跑分性能，核心原因有 3 点：- 测试环境和使用环境的温度参数，完全是两个极端。榜单跑分是 T=0 的低温贪心采样，测的是模型的极限能力，让模型 100% 输出最确定的答案；而 C 端产品的默认温度，大多在 0.5~0.7 的中温区间，甚至部分创意场景会调到 0.8 以上。
- 榜单是单一场景的极限优化，C 端是全场景的均衡适配。厂商测数学能力，用低温；测代码能力，用低温；测知识问答，还是用低温。但 C 端产品不可能给每个场景单独配一套温度参数，只能用一个通用的温度值，去适配所有场景。
- 榜单优化与产品落地的天然脱节。很多厂商的 “榜单高分”，是针对特定测试集、特定低温环境做的专项优化，甚至是 “应试教育” 式的过拟合。这些优化，只在实验室的低温测试环境里有效，一旦到了 C 端产品的通用场景、中温环境里，就会原形毕露。
这也是为什么，现在行业里越来越多的声音呼吁：大模型评测，不能只看极限跑分，更应该看通用场景体验 —— 因为这才是99%的用户真正会用到的场景。更何况，被C端产品隐藏起来的，远不止温度这一个变量。结论就是： C端产品把整个“采样参数组合”都封装成了一个黑盒，在非专业模式下不允许用户对此进行调整。但是也做了一些优化，会在网页端内嵌几个使用场景，比如：编程、写作、数据分析、翻译等，来满足不同的需求，来自官方的调教可能比用户自行调参效果更好……所以，下次再羡慕别人的Prompt效果好，不妨想想，他可能不仅用了更好的“提示词”，还用了和你完全不同的参数。
四、拓展思考
1. 除了温度，还有哪些参数是可调整的？
要实现最佳效果，不能只盯着温度。以下参数的调整同样至关重要：
系统提示词（System Prompt）/ 上下文（Context）：这是最容易被忽略的“隐形参数”。厂商在评测时，会使用极其精准、结构化的提示词来引导模型，比如“请逐步推理”、“以JSON格式输出”、“你是某领域的专家”等。用户自己使用时，如果提示词模糊不清，模型的能力自然会大打折扣。一个精心设计的提示词，对性能的提升效果往往比调整任何参数都来得更显著。
Top P与温度的协同： 如前所述，两者共同控制随机性。如果你想追求极致准确性，除了设T=0，也建议将Top P设为1（即考虑所有词）。如果你想在准确性和创造性之间取得平衡，可以尝试T=0.5~0.8，同时配合一个适中的Top P（如0.85-0.95），这样既能保持一定的发散性，又能有效截掉那些概率极低、容易“跑偏”的词语。
惩罚系数（Penalty）： 在需要模型生成高度结构化、格式化的内容（如代码、法律条文）时，建议将频率惩罚和存在惩罚设为0，因为任何对专业术语的“惩罚”都可能导致语法错误。而在需要长篇创意写作时，可以适当调高惩罚（如0.1~0.3），让文章用词更丰富，避免重复。
模型版本与量化等级： 这点常被忽略。你使用的模型可能是经过量化（Quantization） 处理的轻量版（为了加快速度、降低成本）。量化的过程会损失一定的精度，导致模型生成能力下降。如果追求极致性能，应选择未量化的完整版模型（FP16/BF16）。此外，确保使用的是厂商发布的最新、最稳定的模型版本。
2. 新一代推理模型可能不适用温度调节了
正如原文提到的，以OpenAI o1系列、Google Gemini 3.0为代表的新一代推理模型，对参数调整变得异常“敏感”。它们内部拥有复杂的、动态的思维链机制，这种机制本身就需要一定的“随机空间”来探索多种解题路径。这类模型设置过低的温度（如T<0.5），这可能会打断其内部的思维发散过程，导致推理链条断裂，输出质量反而下降，甚至出现循环、无响应的情况。遵循官方建议： 对于这类模型，最稳妥的方式就是使用默认参数。Google官方明确建议开发者移除手动设置的温度参数，直接使用默认值1.0，正是基于这个原因。
写在最后
坏消息：温度参数的设置确实可能影响到各个应用场景的输出质量；
好消息：厂商也做出了一些让步，比如在网页端给出一些专用场景的预设选项，这些选项是厂商根据不同业务场景自行调教的，调参内容可能涉及：system prompt、T值、P值等……对普通用户而言已经足够了。
下一篇我可以探讨一下轻度开发者模式工具比如cherry studio和谷歌的ai studio
这篇学习笔记就到这里，如果你有更多关于大模型参数的疑问、不同场景的调参经验，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习。
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
