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核心觀點(diǎn)
　　Kimi發(fā)布多模態(tài)思考模型k1.5。2025年1月20日，Kimi發(fā)布了多模態(tài)思考模型k1.5，并且模型性能直接對標(biāo)OpenAI滿血版o1，在數(shù)學(xué)、代碼、多模態(tài)推理能力等方面全方面追平，是OpenAI之外首個多模態(tài)o1模型。這是繼去年11月他們發(fā)布k0-math數(shù)學(xué)模型，12月發(fā)布k1視覺思考模型之后，連續(xù)第三個月帶來k系列強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的升級。根據(jù)Kimi發(fā)布的技術(shù)報(bào)告，在LongCoT模式下，Kimik1.5的數(shù)學(xué)、代碼、多模態(tài)推理能力，達(dá)到了長思考SOTA模型OpenAIo1滿血版的水平。這也是全球范圍內(nèi)，首次有OpenAI之外的公司達(dá)到。而在ShortCoT模式下，Kimik1.5大幅領(lǐng)先GPT-4o和Claude3.5的水平。
　　通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)高效長上下文RL訓(xùn)練。傳統(tǒng)語言模型的預(yù)訓(xùn)練依賴“下一個詞預(yù)測”范式，其性能受限于高質(zhì)量靜態(tài)數(shù)據(jù)的規(guī)模。盡管計(jì)算資源的擴(kuò)展遵循Scaling Law，但數(shù)據(jù)瓶頸日益顯著。為此，Kimi提出通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforment Learning，后文簡稱RL）解鎖新維度：模型通過探索生成數(shù)據(jù)并基于獎勵信號優(yōu)化，突破靜態(tài)數(shù)據(jù)限制。Kimi k1.5的核心目標(biāo)是通過RL和多模態(tài)訓(xùn)練，構(gòu)建一個兼具長上下文推理能力與高效部署潛力的模型。
　　引入Partial rollout技術(shù)，優(yōu)化復(fù)雜推理能力。Kimi團(tuán)隊(duì)在模型訓(xùn)練中引入了“部分展開（Partial Rollout）”技術(shù)，該技術(shù)有效地提高了訓(xùn)練效率，通過復(fù)用訓(xùn)練軌跡（存儲在replay buffer中），減少了計(jì)算資源的浪費(fèi)。每一次訓(xùn)練迭代不僅包括模型的展開和儲存，還能在下次迭代中繼續(xù)利用之前的計(jì)算結(jié)果，確保效率的同時降低了資源消耗。這樣的設(shè)計(jì)在需要處理長序列任務(wù)時，表現(xiàn)尤其突出。特別地，Kimi團(tuán)隊(duì)還在獎勵模型中單獨(dú)加入了代碼執(zhí)行服務(wù)，以提升編碼領(lǐng)域的任務(wù)能力。
　　投資建議：建議重點(diǎn)關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的公司，如英偉達(dá)、海光信息、寒武紀(jì)、協(xié)創(chuàng)數(shù)據(jù)、英維克、中科曙光、浪潮信息、潤澤科技、歐陸通、曙光數(shù)創(chuàng)、申菱環(huán)境、東陽光等，同時持續(xù)關(guān)注全球各大模型廠商、學(xué)界的創(chuàng)新進(jìn)展。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：技術(shù)迭代不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；商業(yè)化落地不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；政策支持不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；全球宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。