تمثل النماذج الكبيرة للتفكير مثل DeepSeek-R1 تحولاً جوهرياً في الطريقة التي تتعامل بها النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مع المشكلات المعقدة. بدلًا من إنتاج إجابة مباشرة للمدخل المعطى، يُنشئ DeepSeek-R1 سلاسل تفكير متعددة الخطوات تفصيلية، وكأنه "يفكر" في المشكلة قبل تقديم الإجابة. ويكون هذا التفكير متاحًا بشكل علني للمستخدم، مما يفتح آفاقًا لا نهاية لها لدراسة سلوك النموذج في التفكير، ويُسهم في إقامة مجال جديد يُسمى "علم التفكير" (Thoughtology). بدءًا من تصنيف للوحدات الأساسية التي تُشكّل بنية التفكير في DeepSeek-R1، تقوم تحليلاتنا على النموذج بدراسة تأثير طول التفكير، وقابلية التحكم فيه، وإدارة السياقات الطويلة أو الغامضة، والشواغل الثقافية والأمنية، فضلاً عن حالة DeepSeek-R1 مقارنة بظواهر إدراكية مثل معالجة اللغة البشرية ونمذجة العالم. تُظهر نتائجنا صورة معقدة ومُحكمة. ونُبرز بشكل خاص أن DeepSeek-R1 يمتلك "نقطة ذهبية" في التفكير، حيث يمكن أن يؤدي التوسع في وقت الاستنتاج إلى تدهور في أداء النموذج. علاوةً على ذلك، نلاحظ ميلًا لدى DeepSeek-R1 إلى التفكير المتكرر في صيغ المشكلات التي تم استكشافها سابقًا، ما يعيق استكشافًا أعمق. كما نلاحظ وجود ثغرات أمنية قوية في DeepSeek-R1 مقارنة بنموذجها غير المُفكّر، وهو ما قد يُهدد أيضاً النماذج اللغوية الكبيرة المُصممة لمواكبة القيم الأمنية.