Kimi发布k1.5多模态模型，追平OpenAI满血版o1

在人工智能领域，近期最大的新闻之一便是Kimi公司正式发布了其最新的K1.5多模态模型。这一发布备受关注，因为它标志着Kimi在多模态思维模型研究中取得了重大进展，并在数学和代码能力上达到了当今全球最强模型——OpenAI的满血版O1的水平。Kimi的K1.5多模态模型不仅继续系列化了去年11月推出的K0-Math数学模型和12月发布的K1视觉思考模型，而且在许多领域的能力上实现了质的飞跃。

根据业界知名AI专家Karpathy的言论，英文曾被认为是最受欢迎的编程语言，可是随着Kimi K1.5的问世，中文编程语言可能将改写这一历史。这一变化不仅仅是语言层面，更是跨文化影响的体现，展现了Kimi在全球AI领域的雄心。

Kimi K1.5的精彩之处在于其在Long CoT（Chain of Thought）模式下的强大表现，尤其是其在数学、代码及多模态推理能力方面。与现有的OpenAI满血版O1模型相比，Kimi K1.5在长思维链推理中达到了相似的性能，这在国际上也是第一次有非OpenAI公司实现此种突破。而在Short CoT模式下，Kimi K1.5更是大幅超越了GPT-4和Claude 3.5，实现了在求解数学问题时的显著领先。

为实现这一系列重大创新，Kimi团队采用了一种全新的思维链方法——long2short思维链。他们通过对模型进行系统化的技术架构分析与设计，发现不必依赖传统的高复杂度技术（如蒙特卡洛树搜索或过程奖励模型），便能够获得优异的性能。这意味着，K1.5在对长短链模型的调和中采用了一种更具效率的策略，利用整合长CoT模型的推理准确性提升短CoT模型的效果，使得平均Token的使用效益更为合理。

在训练过程中，Kimi团队还引入了一种创新性的强化学习框架。通过设计一个迭代同步的RL训练系统，该系统能够有效管理长短上下文轨迹的计算开销，并通过部分回滚技术提高效率。他们设定了固定的Token预算，若某个轨迹超过限制，会被保存到重放缓冲区以供后续继续处理。更重要的是，当系统处理长轨迹时，其他处理节点则可以开展短回滚任务，这一系统显著提升了处理速度和训练效率。

Kimi还整合了用于训练及推理任务的混合部署措施，利用Kubernetes的Sidecar容器共享所有可用GPU。这一策略不仅提升了计算资源的效率，还缩短了训练到推理的转换时间，进一步改善了模型整体性能。

在基准测试中，Kimi K1.5也表现卓越，尤其在长距离推理、理解和信息综合能力上均取得了显著的进展。在多个权威基准的检验中，K1.5的多模态特点得以充分展现，这一模型不仅能够处理文本数据，还能够融入视觉信息，表现出强大的推理与综合能力。

随着K1.5的推出，Kimi的多模态推理技术迈出了重要一步。自去年推出的K0-math数学推理模型以来，K1继续增强其数学与视觉能力，而K1.5则将这些优点整合得更加完美。这使得K1.5不仅仅是一个程序能解数学题和处理信息的工具，它还具备了更高层次的认知能力，展现了未来AI发展的广阔前景。

展望未来，Kimi团队表示将继续扩展多模态推理的边界，努力推出具备更多领域能力及适应性的K系列模型。K1.5正是这一宏大目标的第一步，其在多项任务中展现出的超越行业标准的成绩令人期待。

，Kimi K1.5的问世会鼓励更多AI研究者和公司创新与探索，多模态AI将可能是未来的发展趋势，开启更为广阔的应用前景。通过不断的技术迭代与优化，Kimi的未来变得愈加令人期待。相关的技术报告与研究资料可在Kimi的GitHub上查阅。

参考资料：

https://github/MoonshotAI/kimi-k1.5