Kimi k1.5：多模态AI的革新与突破

Kimi k1.5：多模态AI的新里程碑

在人工智能领域，多模态模型的研发一直是技术突破的核心方向。近日，国内AI公司月之暗面发布了其最新的多模态思考模型Kimi k1.5，不仅在数学、代码和多模态推理能力上全面对标OpenAI的满血版o1模型，更以其独特的技术创新为多模态AI的发展注入了新的活力。

技术亮点：long2short方法与强化学习

Kimi k1.5的最大创新在于其提出的long2short思维链方法。该方法通过将长CoT模型的推理先验转移到短CoT模型中，显著提升了模型在有限测试Token预算下的性能。具体实现包括：

1. 模型合并：将长CoT模型与短CoT模型结合，提高Token使用效率。

2. 最短筛选采样：对同一问题采样多次，选择最短的正确响应进行监督微调。

3. DPO优化：利用长CoT模型生成多个响应样本，选择最短的正确解作为正样本，较长的响应作为负样本。

4. 强化学习训练：在标准强化学习训练后，进行单独的long2short强化学习训练，进一步优化性能与Token效率。

此外，Kimi团队还设计了部分回滚技术，通过限制输出Token预算，显著降低了计算开销，同时保持快速迭代时间。

多模态能力的全面提升

Kimi k1.5在多模态基准测试中表现优异，主要测试包括：

• 文本基准：MMLU、IF-Eval、CLUEWSC、C-EVAL

• 推理基准：HumanEval-Mul、LiveCodeBench、Codeforces、AIME 2024、MATH500

• 视觉基准：MMMU、MATH-Vision、MathVista

评估结果显示，Kimi k1.5在长上下文推理、理解和信息综合能力方面显著提升，短CoT模型在多项任务中表现与领先的开源和专有模型相当或更优。

训练与推理的混合部署

Kimi团队还提出了一种混合部署策略，利用Kubernetes的Sidecar容器共享GPU资源，将训练和推理任务协同部署在同一Pod中。这一策略不仅提高了资源利用率，还避免了训练节点因等待推理节点而处于空闲状态。

总结与展望

Kimi k1.5的发布标志着月之暗面在多模态推理技术路线上迈出了坚实的一步。从最初的数学推理模型K0-math，到视觉思考模型K1，再到如今的k1.5，月之暗面不断刷新SOTA，展现了强大的技术实力和创新精神。

Kimi k1.5的成功不仅是月之暗面团队的胜利，也是中国人工智能领域的一次重要突破。未来，我们期待Kimi能够带来更多令人惊艳的成果，为人类社会的发展贡献更大的力量。