中国的OpenAI有了，可能还不止一个！Kimi、DeepSeek新模型如何媲美o1？

据技术报告，在 short-CoT（短思维链）模式下，k1.5的数学、代码、视觉多模态和通用能力，超过GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等模型。同时，多个基准测试超过通义、DeepSeek、Llama等国内外领先开源模型。

在long-CoT（长思维链）模式下，k1.5的数学、代码、多模态推理能力，基本达到OpenAI o1正式版的水平，仅有编码和视觉能力的部分测试（如更为全面且动态的编码测试基准LiveCodeBench v5）不及o1水平。

DeepSeek同一天发布模型参数660B的DeepSeek-R1，号称在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能也比肩OpenAI o1正式版，仅有部分测试相较o1稍有逊色。

这两个在同一天发布，且均号称对标o1的国产模型，谁更强？搜狐科技对比发现，在数学能力方面，Kimi k1.5在AIME2024和MATH500两个主流基准测试中均不及DeepSeek-R1。

同时，在代码基准Codeforces，以及多任务语言理解MMLU测试中，k1.5亦不及DeepSeek-R1。但与k1.5对比，DeepSeek-R1尚不具备视觉等多模态能力。

k1.5和DeepSeek-R1相同基准表现（EM为多次生成的准确性，Pass@1为单次生成的准确性）

更让不少开发者兴奋的是，DeepSeek-R1依然开源，并通过DeepSeek-R1蒸馏了6个小模型进行开源，其中32B和70B模型在多项能力对标OpenAI o1-mini的效果。

DeepSeek还宣布，模型将完全开源、不限制商用，允许用户利用模型输出、通过蒸馏等方式训练其他模型，并对用户开放思维链输出。

同时，DeepSeek沿袭了“大模型界拼多多”的风格。DeepSeek-R1的API定价为每百万输入 tokens 1元（缓存命中/4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元，不到o1的4%。

中国同时发布两个类o1 模型，并实现对OpenAI的对标，引发热议，尤其是开源的DeepSeek-R1再次受到不少认可，目前其在开源社区GitHub获得近万颗星。

“这才是真正的OpenAI！”有网友称，DeepSeek才是真正继承了OpenAI最初使命的团队。

英伟达高级研究科学家Jim Fan这次又对其称赞到：“一家非美国公司正在让OpenAl的最初使命继续存在——做真正开放、前沿的研究，并为所有人赋能。”

去年12月底，DeepSeek开源6710亿参数的DeepSeek-V3，起以不到600万美元的训练成本，媲美全球最强模型，让这家低调的公司进一步出圈。

硅基流动创始人&CEO袁进辉读完DeepSeek-R1的技术论文，感觉又一次被震惊。“从V3到 R1，DeepSeek完成了对OpenAI的从致敬到超越，这让我有点相信梁文锋说的ASI了。”

作为DeepSeek的创始人，梁文锋坚信ASI会到来。最近，他还参加了政府最高规格座谈会。

强化学习再立功，走出大模型性能提升新路径

和o1一样，Kimi和DeepSeek这次在模型推理性能的提升，得益于强化学习的力量。

k1.5和DeepSeek-R1的技术论文题目，均强调了强化学习（RL，Reinforcement Learning）的作用，这两款模型均是利用强化学习进行训练。

强化学习并不是特别新的算法，其由“强化学习之父”理查德·萨顿（Richard Sutton）在2010年左右提出，属于机器学习的分支之一。

早在2016年，谷歌旗下的围棋机器人AlphaGo先后打败李世石和柯洁等世界围棋冠军，背后借助的正是强化学习的能力。

虽然Kimi和DeepSeek的这两款模型都利用了强化学习进行模型训练，且没有采用AlphaGo使用的蒙特卡罗树搜索（MCTS）、过程奖励模型（PRM）等算法，但具体实现路径有所差异。

Jim Fan提到，DeepSeek的模型完全由强化学习驱动，没有任何监督微调（SFT），即“冷启动”。“这让人想起AlphaZero——从零开始掌握围棋、将棋和国际象棋，而不是先模仿人类大师的棋局，这是论文中最重要的收获。”

与此不同的是，Kimi采用的是类似AlphaGo Master方法，通过提示工程构建的思维链轨迹进行轻量级监督微调以进行预训练。

AlphaZero和AlphaGo Master是谷歌当年推出的不同版本的下棋机器人，前者无需人类棋谱数据，完全依赖自我对弈进行训练；后者则是AlphaGo的升级版，使用人类棋谱数据进行训练，从而模仿学习人类的下棋策略。

一般来说，大模型包括预训练、监督微调、奖励建模、强化学习四个训练阶段，这基本由OpenAI定义。现在，月之暗面和DeepSeek则探索出“可能”的新路径。

k1.5通过预训练、监督微调、长思维链（CoT）监督微调和强化学习，实现推理性能的提升。DeepSeek-R1更为“大胆”，拒绝采样和监督微调，仅靠强化学习进行训练，而以往则要依赖大量监督数据来提升模型性能。

“这标志着研究社区的一个重要里程碑。这也是第一个公开的研究，证明大语言模型的推理能力可以完全通过强化学习激励，而不必使用SFT来验证。”DeepSeek在论文中提到。

值得关注的是，DeepSeek在论文中还提到了模型的“aha时刻”（顿悟时刻）——DeepSeek-R1-Zero学会拟人化的语气重新思考。“这显示了强化学习在解锁AI智能方面的潜力，为未来更自主、适应性更强的模型铺平道路。”

AI计算资源公司Hyperbolic Labs 创始人&CTO金宇辰认为，这个“顿悟时刻”意义重大：纯强化学习能够让大语言模型学会思考和反思。“这挑战了此前的信念，即复制o1推理模型需要大量的思维链数据。事实证明，只需要给它正确的激励就行。”

K1.5的训练过程也有类似发现。月之暗面研究员Flood Sung公开发文称，团队在实际训练过程中发现，模型会随着训练提升性能，并不断增加token数。

“这是强化学习训练过程中模型自己涌现的！这和友商Deepseek的发现几乎一样。他们直接做了无监督微调的强化学习，也是挺impressive！”

袁进辉对此也表示，如果说DeepSeek-V3的思路还都在想象范围内，更多是惊艳的工程交付能力，DeepSeek-R1就是纯粹的无人区探索和发现。“可能OpenAI已经这么做了，但没公开，也可能DeepSeek-R1的做法比OpenAI还要好。”

众所周知，o1是通过强化学习和思维链进行训练，但OpenAI并未披露训练过程。现在，o1的秘密已被揭晓。有评论称，这意味着硅谷AI霸权和神话破灭的开始。

开卷推理模型，新的大模型技术竞赛开始了

业内对推理模型的关注始于去年9月，当时OpenAI发布首款具备深度推理能力的o1预览版，12月发布正式版，并预告将推出更为强大的o3模型。

这也推动大模型，从预训练Scaling Law转向后训练Scaling Law。通过强化学习等提高模型推理能力，成为国内外AI企业追求的主流方向之一。

Flood Sung分享到，o1发布后效果爆炸，而Kimi团队一年多前就验证过长思维链的有效性。但当时团队意识到长文本的重要性，率先考虑把文本搞长，而对长思维链不够重视。

“成本速度有摩尔定律加持，可以不断下降，只要把性能搞上去，剩下的都不是主要问题。所以我们得搞Long CoT，搞o1。”Flood Sung正是这次k1.5的研发人员之一。

在去年11月的媒体沟通中，Kimi创始人杨植麟强调，接下来AI发展的方向，要通过强化学习去扩展。当时，Kimi发布了首个主打推理能力的k0-math模型，12月又发布k1视觉模型。按月之暗面的话来说，这些工作并未产生具有竞争力的结果，但k1.5做到了。

实际上，除了Kimi和DeepSeek，最近国内不少企业都在密集发布内部的首个推理模型，包括科大讯飞、商汤、智谱、MiniMax、阶跃星辰等多家AI企业。

这些模型各有各的特色，如讯飞星火X1是首个基于全国产算力平台进行训练的推理模型，商汤的日日新融合大模型具备多模态能力，阶跃星辰的Step R-mini则强调文理兼修。

不过，这些模型在推理性能方面普遍不及o1正式版。Kimi和DeepSeek显然已是领头羊，并为业内提供了值得借鉴的探索路径，即利用强化学习的力量。

萨顿此前就批评到，目前的AI，包括大模型，过度依赖深度学习。“某种意义上，我相信强化学习是AI的未来。”

AI大神安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）此前表示，更看好AlphaGo那样的自博弈的强化学习，认为没有人工干预的自我进化才是大模型的未来。

就在昨日，谷歌还发布了Gemini2.0Flash Thinking 推理模型的增强版，和OpenAI争锋相对。最近，o3陷入数学成绩作弊质疑，OpenAI通过赞助拿到了严格保密的题目。

谷歌AI负责人Jeff Dean表示，该模型不仅延续了原有版本的优点，还新增了基于思维增强推理能力的功能，表现出色，夺回 Chatbot Arena榜首，并将继续探索。

“这是一场通往多模态推理未来的竞赛，这些涌现出来的新模型，正在使AI竞赛升温。”有外国网友甚至还提到，“中国将引领AGI之路”。

Kimi表示，2025年继续沿着路线图，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。

DeepSeek则表示，未来将围绕更多通用能力、混合语言、提示工程、软件工程任务等方面继续提升DeepSeek-R1的表现。

智谱也坦言，GLM-Zero-Preview与o3还有不少差距。未来将持续优化迭代强化学习技术，并将很快推出正式版GLM-Zero，将深度思考的能力从数理逻辑扩展到更多更通用的技术。

“我们正在进入大语言模型的强化学习时代，2025年可能是强化学习的年份。”金宇辰表示。

现在，这场新的大模型技术竞赛，风起于太平洋两岸，而中国的AI企业已探索出属于自己的路。