国产AI卷翻硅谷，奥特曼发文“阴阳”，类o1模型都在卷什么？

摘要： 足球报特约记者甘慧报道上海申花新助理教练是岁的韦列坚尼科夫他曾是俄超传奇射手斯卢茨基希望他能帮助球队提升攻击力特别是提高进球转化率赛季上海申花以一分之差屈居中超联赛亚军声明本文来自...

《足球》报特约记者甘慧报道，上海申花新助理教练是55岁的韦列坚尼科夫，他曾是俄超传奇射手。斯卢茨基希望他能帮助球队提升攻击力，特别是提高进球转化率。2024赛季，上海申花以一分之差屈居中超联赛亚军。

声明:本文来自于微信公众号脑极体，作者:藏狐，授权 转载发布。

两个的发布，让全球AI圈“提前过年”了。

前两天，月之暗面推出了 k1.5模型，也发布了DeepSeek-R1文本推理模型，二者都在推理能力上对标OpenAI正式版o1。

不到两个月，国产推理模型就实现了对OpenAI o1满血版（2024年12月上线）的对标，而且与OpenAI藏着掖着的技术秘诀不同，两家中国公司双双公开了他们的特色技术道理:DeepSeek R1的极高性价比，kimi k1.5原创技术long2short 思维链+原生多模态。

因此/DeepSeek“双子星”一夜卷翻硅谷，技术报告 per一放出，就吸引了大量海内外同行的关注和解读，在github的热度飙升。

目前来看，海外同行的反馈以振奋为主流。比如Answera公司的创始人保罗·库弗特（Paul Couvert）就感叹，两款中国o1同日发布，(中国AI)追赶速度越来越快了!

当然，自然也少不了“泼冷水”的。

OpenAI CEO奥特曼在社交媒体说，“twitter hype is out of control”（推特上的各种炒作已经失控了）。他认为外界猜测的“AI即将取代大部分中层岗位”(主要靠推理模型)过度夸大了。希望大家冷静下来，把期待值降低100倍(cut yo expect ions100x)。

或许有人好奇，国产推理模型真的崛起了吗?大模型技术如何从“规模扩展”发展到“推理扩展”?对于推理模型这个路线，我们到底该保持兴奋还是冷静一下?本文就来给大家一一解读。

两个中国AI公司的新模型，吸引了全球海内外同行的高度关注。原因很简单，推理模型太火了。

2024年第四季度，出现了reasoning model的新形态LLM，采用思维链进行“慢思考”，在推理阶段投入更多计算（推理拓展思路），这种创新带给大模型超前的推理能力，可以减少幻觉，提高可靠性，处理更为复杂的任务，达到人类专家/研究生级别的智能，被认为是规模拓展Scaling Law撞墙后 潜力的新技术。

o1系列之后，头部模厂都开始向“慢思考”的推理模型技术路线投入，包括大厂谷歌、 、阿里、科大讯飞、夸克，以及AI六小虎中的智谱、DeepSeek、阶跃星辰等，此前也都推出过准o1的推理模型，但一直没有 对标正式版o1的国产推理模型。

要证明国产推理模型的崛起，有两个前提条件:一是经得起全球同行的审视;二是具备原创能力而非简单跟随， 对标而非部分达标。

目前来看，Kimi k1.5/ DeepSeeK R1达到了上述条件。

Kimi k1.5/ DeepSeeK R1首次真正对标了正式版o1，取得了SOTA成绩。其中，k1.5还是国内首个多模态o1，同时支持文本和图像推理。这在全球推理模型领域都是比较亮眼的成绩。

而且，不同于OpenAI o1藏着掖着的风格，Kimi和DeepSeeK都发布了详细的技术报告，分享模型训练技术的探索经验，立刻在海外AI圈掀起了解读论文的热潮。

比如英伟达的研究科学家 时间开扒，得出的结论是，Kimi和DeepSeeK的研究“振奋人心”。

作为当前AI领域最主流的叙事和技术高地，推理模型的风吹草动，都会引发全球从业者的目光。而中国公司一口气在推理模型赛道上，拿出两个重磅论文，模型含金量高，经过了目光聚焦且严苛的审视，其中还包含很多原创技术。

可以说，从Kimi k1.5/ DeepSeeK R1的“双子星”开始，国产推理模型是真的崛起了。

推理模型，国内AI公司是怎么追赶的?我们和海外AI圈一起“黑着眼眶熬着夜”，苦读kimi/ DeepSeek论文，简单总结一下:

总路线上，k1.5和R1都使用了强化学习（RL）技术，来提升模型推理能力。但在技术细节上，kimi/ DeepSeek都拿出了全新的思路。

DeepSeek没有采用业界普遍的 微调（ T）作为冷启动的方案，提出了一种多阶段循环的训练方式，用少量冷启动数据，微调模型作为强化学习的起点，然后在RL环境中通过奖励信号来自我进化，实现了 好的推理效果。

Kimi k1.5则首创了long2short思维链，让LLM通过奖励机制进行探索性学习，自主扩展训练数据，来扩展上下文长度，从而优化RL训练表现，在短链思维推理方面取得了SOTA成绩。

性能最强的long-CoT版本Kimi k1.5，数学、代码、多模态推理能力可以达到长思考SOTA模型OpenAI o1正式版的水平。

基于long-CoT版本简化的short-CoT，性能依旧强悍，但推理更加 ，大幅超越了全球范围内短思考SOTA模型GPT-4o和Claude3.5Sonnet的水平，领先达到550%。

除此之外，两大国产推理模型还各有亮点。

DeepSeek-R1延续了“AI界拼多多”的优秀传统，API每百万输出tokens16元，与o1每百万输出tokens60美元的定价一比，性价比拉满。

Kimi k1.5则是OpenAI之外，首个达到o1多模态推理性能的模型，k1.5支持文本、图像交叠的多模态输入，可以进行联合推理，填补了国内多模态思考模型的空白。

在人类的感官中，视觉信息占比超过70%，有了多模态能力，认识自家的Benchmark图表自然不在话下。

众所周知，o1要么用起来贵（200美元每月的订阅费），要么根本用不上(OpenAI不向国内提供服务)。因此，国产推理模型的上述亮点，带给海内外AI开发者的价值不是一般大，很多开发者都倍感兴奋。

一位开发者在论坛感叹，这两个中国实验室“用更少的资源做更多的事情，他们对模型效率和精炼的巨大关注，造福我们所有人”。

Amarok开发者Mark Kretschmann也在社交媒体上不吝褒奖，直呼k1.5是“多模态AI领域的重大突破”。

可以看到，面对“推理拓展”这个全新技术领域，中国AI“双子星”靠原创硬实力稳稳拿下，并走出了一条有别于OpenAI的发展创新之路。

OpenAI奥特曼建议大家放低预期，那么，中国AI公司发力推理模型，价值究竟有没有、有多大?

对于中国AI公司来说，点亮推理模型的技术版图，有两方面的意义:

一是仰望星空，可以拉近中美AI的技术距离。大模型的领先不会从天上掉下来，而是日拱一卒、水滴石穿的努力，保持对 技术路线的跟进，能让中国AI的水平快速提高。对标Ch GPT用了半年左右，而对标正式版o1只用了不到三个月。

以Kimi为例，去年11月推出k0-m h数学模型，12月发布k1视觉思考模型，今年1月发布k1.5多模态思考模型，三个月三次迭代，进化速度极快。说明对天花板技术的贴身跟进，是中国AI最快 的练兵场。

二是脚踏实地，中国的行业沃土为国产AI提供了更广阔的落地场景，推理模型的落地情况会比o1更好。海外AI多以个人消费者为主，o1的主要用例是程序员的代码助手、数据分析师、个人开发者，普通人上手门槛高。而国产大模型更多面向行业场景，AI改造的业务场景中包含大量容错率低的严肃生产场景，以前的大语言模型很难 复杂任务，十分需要少幻觉、高可靠的推理模型。所以，国产推理模型的落地也许会更快、更广。

从这些角度看，在各行各业引入专家级AI的推理模型，加速行业智能化，恐怕仍会由国产AI率先垂范。k1.5、R1等国产推理模型，将在其中贡献不可或缺的基座价值。Kimi 也表示，2025会继续沿着路线图，加速升级k系列强化学习模型，带来更多模态、更多领域的能力和更强的通用能力。

所以不出预料的话，我们很快就能用上花钱少、出活好的专家级国产AI了。

中国AI“双子星”炸开的2025年大模型开局，分外精彩。推理模型作为模厂的下一个分水岭，谁抓住了国产推理模型的崛起时刻，也就先一步抓住了未来。