快手开源KAT-V1大模型：40B版性能接近R1-0528

快速阅读: 据相关媒体报道，快手发布开源大模型KAT-V1，具备自动思考能力，40B版本性能接近DeepSeek-R1，200B版本超越Qwen、Llama等。

据快手公司宣布，7月25日，快手正式发布并开源了KAT-V1自动思考大模型。这款模型在思考与非思考能力的融合方面表现出色，能够根据问题的复杂度自动调整其思考模式。

KAT-V1提供40B和200B两个版本。其中，40B版本在自动思考模式下的性能接近最新发布的DeepSeek-R1（参数量为6850亿）。200B版本则在多项基准测试中超越了Qwen、DeepSeek和Llama系列的旗舰模型。

在实时基准测试LiveCodeBench Pro中，KAT-V1的40B版本成功跻身闭源模型行列，超越了众多开源模型。快手的Kwaipilot团队在技术报告中详细介绍了KAT-V1背后的技术创新，包括一种全新的长短思考混合模型训练范式，以及一种新型强化学习算法Step-SRPO，显著提升了模型的推理能力和思考密度。

自OpenAI推出o系列模型以来，推理模型的思考方式逐渐演变为“过度思考”，导致响应时间延长，用户体验下降。KAT-V1针对这一问题进行了优化，研究团队希望模型能够根据任务复杂度自主判断是否进行深入思考，从而实现更高效的人机协作。快手团队在今年6月推出的KwaiCoder-AutoThink-preview为解决此问题提供了初步方案，KAT-V1在此基础上进行了进一步的推理能力优化。

KAT-V1模型是在Qwen2.5-32B的基础上进行扩展的。团队构建了大量的思考与非思考数据，并在预训练阶段使用了约1000万个示例，以确保模型在科学、代码、数学等多个领域的泛化能力。通过独特的异构蒸馏框架，KAT-V1能高效地将教师模型的知识传递给学生模型，大大降低了模型初始化的成本。

在模型的后训练阶段，Kwaipilot团队通过强化学习方法提升模型的智能决策能力。KAT-V1能够通过学习，智能选择合适的思考模式，使得在复杂问题上，其性能可以达到DeepSeek-R1-0528的95%以上。

目前，KAT-V1的40B版本已在Hugging Face平台上线，用户也可以在快手打造的AI研发助手Kwaipilot中体验这一模型。200B版本的MoE模型仍在训练中，未来有望带来更强大的功能和应用。

(以上内容均由AI生成)