Kimi k1.5 (Short-CoT) - Kimi k1.5 (Short-CoT)

模型详细情况和参数

Kimi k1.5 (Short-CoT)

模型全称
Kimi k1.5 (Short-CoT)
模型简称
Kimi k1.5 (Short-CoT)
模型类型
推理大模型
发布日期
2025-01-22
预训练文件大小
未知
是否支持中文(中文优化)
最高支持的上下文长度
128K
模型参数数量(亿)
模型代码开源协议
不开源
预训练结果开源商用情况
不开源 - 不开源
模型HuggingFace链接
暂无
在线演示地址
暂无
DataLearnerAI的模型介绍
基础模型
无基础模型
发布机构
评测结果
评测名称 评测能力方向 评测结果
MMLU 知识问答 87.4
MATH-500 数学推理 94.6

Kimi k1.5 (Short-CoT) 简介

Kimi 1.5月之暗面(Kimi)团队发布的一款多模态推理大语言模型,旨在通过强化学习(RL)和多模态数据处理,提升推理能力。Kimi 1.5有多个版本,其中Short-CoT(短链式推理)模型以高效和精简的推理能力脱颖而出。

Short-CoT模型特点

Kimi 1.5 Short-CoT版本专注于快速、简洁的推理,在计算资源有限的场景下表现优异。相比其他更复杂的版本,Short-CoT模型在推理步骤上进行了优化,减少了上下文窗口的长度,重点解决简单和中等复杂度的任务。

  1. 高效推理:通过强化学习和课程采样,模型从简单任务逐步过渡到复杂任务,确保训练过程高效并且避免了过度计算。
  2. 多模态处理:不仅处理文本数据,Short-CoT还能够处理视觉任务,适应需要图文结合的推理任务,例如MathVistaMMMU等。
  3. 推理简化:通过长度惩罚机制,模型避免了冗长推理,确保在最短时间内给出准确答案。

基准测试结果

Kimi 1.5 Short-CoT在多个标准基准测试中的表现非常出色:

  • MATH-500:得分94.6,显示出强大的数学推理能力。
  • AIME 2024Pass@1得分60.8,在数学挑战中优于多数同类模型。
  • HumanEval-MulPass@1得分81.5,在编程任务中表现出色。

Claude 3.5GPT-4o等主流模型相比,Kimi 1.5 Short-CoT在多个任务中提供了更高的准确性和更快的推理速度。

应用前景

由于其高效的推理和跨模态能力,Kimi 1.5 Short-CoT非常适合应用于需要快速响应的领域,如客户服务教育辅导编程调试等场景。

结语

Kimi 1.5 Short-CoT结合了强化学习和优化的推理策略,在保证性能的同时,大幅提升了计算效率。其在推理准确性、速度和多模态能力上的优势,使其成为未来AI应用的理想选择。

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