文章摘要
【关 键 词】 大模型、国产模型、多模态、强化学习、技术趋势
随着年关的临近，大模型行业迎来了新一轮的热潮。DeepSeek和Kimi两大国产大模型相继发布，DeepSeek R1和Kimi k1.5，均对标OpenAI的o1模型。DeepSeek R1以其性能和开源模型权重获得了海外技术社区的高度评价，而Kimi k1.5则作为OpenAI之后首个多模态类o1模型，展现了快速持续改进的能力。
Kimi k1.5模型在基准测试中表现突出，尤其在长推理模式下与OpenAI o1相当，短推理模式下在多个测试项目中领先。该模型的设计和训练关键要素包括强化学习（RL）的应用、长上下文扩展、改进的策略优化、简洁的框架、多模态能力以及Long-CoT到Short-CoT的迁移。Kimi团队还首次公开了25页的模型训练技术报告，详细介绍了模型的技术细节。
Kimi k1.5的RL数据收集特点在于高质量和多样性，以及为训练效率所做的优化。模型使用了多种long2short方法，通过从long-CoT模型转移知识来提升短思考short-CoT模型的性能。此外，Kimi k1.5系统引入了多项基础架构创新，包括混合部署框架、部分展开技术、沙箱服务等，以支持LLM的高效强化学习训练。
英伟达高级研究科学家Jim Fan对Kimi和DeepSeek的强化学习相关论文进行了评价和对比，认为两家公司都得出了一些相似的发现，即简化强化学习框架，同时提升推理性能和效率。这可能揭示了o1背后的技术趋势。
随着DeepSeek和Kimi的技术进步，以及其他企业如字节、通义等纷纷推出新模型产品，大模型行业的竞争将进一步加剧。中国人工智能企业在算法和模型设计上追求高效，降低资源消耗，可能正好契合了o1背后的技术趋势。
原文和模型
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【原文作者】 硅星人Pro
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆
