国产AI卷翻硅谷，奥特曼发文“阴阳”，类o1模型都在卷什么？

两种国产推理模式的发布，让全球AI圈“提前过年”。

日前，月之暗面推出Kimimi k1.DeepSeek还发布了DeepSeek-R1文本推理模型，两者都在推理能力上对标OpenAI正式版o1。

在不到2个月的时间里，国产推理模型完成了OpenAI。 与OpenAI遮盖的技术秘诀不同，o1满血版(2024年12月上线)的对比，两家中国企业都公开了自己的特色技术原则:DeepSeek R1具有很高的性价比，kimi k1.long2short原创技术 高效思维链 原始多模态。

所以Kimi/DeepSeek一夜之间，“双子星”卷翻硅谷，技术报告paper一发布，就引起了大批国内外同行的关注和解读，在github的人气飙升。

现在，海外同行的反馈主要是兴奋。比如保罗·库弗特，Answera公司的创始人。（Paul Couvert）感觉，两个中国o1同日发布，(中国AI)追逐速度越来越快！

“泼冷水”当然也是不可或缺的。

OpenAI 在社交媒体上，CEO奥特曼说：twitter hype is out of control"(推特上的各种炒作已失控)。“AI将取代大多数中层职位”(主要依靠推理模式)，他认为外界猜测过于夸张。但愿每个人都能冷静下来，把期望降低100倍（cut your expectations 100x）。

有些人可能会好奇，国产推理模式真的崛起了吗？大模型技术如何从“规模扩展”发展到“推理扩展”？我们应该保持兴奋还是冷静推理模型的路线？本文将逐一解读。

国产推理模式， 为什么这次炸场硅谷？

中国AI企业的两种新模式，引起了全球国内外同行的高度重视。理由很简单，推理模式太火了。

reasoning出现在2024年第四季度。 Model的新形态LLM，选择思维链进行“慢思维”，在推理阶段投入更多的计算(推理拓展思路)，这种创新能给大模型带来超前推理能力，可以减少幻觉，提高可靠性，处理更复杂的任务，达到人类专家/研究生的智能水平，它被称为规模扩展Scaling 最具潜力的新技术是Law碰墙。

o1系列之后，头模厂开始投资“慢思维”的推理模型技术路线，包括谷歌、百度、阿里、科大讯飞、夸克、AI六虎中的智谱。DeepSeek、阶跃星辰等，之前也都推出了准o1的推理模式，但是一直没有完全对标正式版o1的国产推理模式。

为了证明国内推理模式的兴起，有两个前提条件：第一，经得起全球同行的审视；第二，具有原创性而非简单跟随，全面对标而非部分达标。

目前来看，Kimi k1.5/ DeepSeeK R1符合上述条件。

Kimi k1.5/ DeepSeeK R1首次真正对比了正式版o1，获得了SOTA成绩。其中，k1.在支持文字和图像推理的同时，也是国内第一个多模态o1。它在全球推理模型领域都取得了很大的成就。

而且，与OpenAI不同。 Kimi和DeepSeeK都发布了详细的技术报告，分享了模型训练技术的探索经验，并立即在国外AI圈掀起了解读论文的热潮。

举例来说，英伟达的研究科学家第一时间开扒，得出Kimi和DeepSeeK的研究“令人兴奋”的结论。

作为当前AI领域最主流的叙事和技术高地，推理模型的动作会引起全世界从业者的关注。然而，中国企业在推理模型跑道上一口气拿出了两篇含金量高的重磅论文，经历了专注和严格的审查，其中包含了许多原创技术。

从Kimi可以说 k1.5/ DeepSeeK R1的“双子星”开始了，国内的推理模式真的崛起了。

中国原创AI，点亮推理扩展的技术版图

推理模型，国内AI公司是怎样追求的？与海外AI圈一起“黑眼圈熬夜”，努力学习kimi/ 简单总结一下DeepSeek论文：

k1在总路线上.5和R1都使用了强化学习。（RL）提高模型推理能力的技术。但是在技术细节上，kimi/ DeepSeek都想出了一个全新的想法。

DeepSeek没有采用行业内常见的微调监管。（SFT）作为一种冷启动方案，提出了一种多阶段循环的训练方法，利用少量冷启动数据和微调模型作为强化学习的开始，然后通过奖励信号在RL环境中进化自己，达到了非常好的推理效果。

Kimi k1.在long2short思维链中首创5，通过奖励制度，让LLM探索性学习，自主拓展训练数据，扩大前后文章的长度，从而优化RL训练的表现，在短链思维推理方面取得SOTA成绩。

Long-CoT版本Kimimi，性能最强。 k1.数学、代码、多模态推理能力能达到长期思考SOTA模型OpenAI O1官方版本水平。

short基于long-CoT版本的简化。-CoT，性能依然强大，但推理效率更高，大大超越了SOTA模型GPT-4o和Claude的全球范围。 3.5 Sonnet的水平领先550%。

此外，国内两大推理模式也各有亮点。

DeepSeek-R1延续了“AI拼多多”的优秀传统，每百万的API导出tokens 16 人民币，每百万的o1导出tokens。 60美元的定价一比，性价比打满。

Kimi k1.除了OpenAI之外，第一个实现o1多模态推理性能模型，k1.5支持多模式输入的文本、图像重叠，可以进行联合推理，填补国内多模式思维模式的空白。

视觉信息占人类感官的70%以上，具有多模态能力，认识自己的Benchmark图表自然不言而喻。

众所周知，o1是否昂贵(每月订阅费200美元)，或者根本不需要(OpenAI不向中国提供服务)。因此，国内推理模式的这些亮点并没有给国内外AI开发者带来太大的价值，很多开发者都深感兴奋。

一位开发者在论坛上表达了自己的感受，这两个中国实验室“用更少的资源做更多的事情，他们非常关注模型的效率和简洁，惠及我们所有人”。

Mark开发者Amarok 在社交平台上，Kretschmann也毫不犹豫地称赞K1.5是“多模态AI领域的重大进步”。

可以看出，面对全新的“推理扩张”技术领域，中国AI“双子星”以其原有的硬实力稳步获胜，走上了与OpenAI不同的发展创新之路。

中国AI，按下推理模型的应用加速键。

OpenAI奥特曼建议大家降低预期，那么，中国AI企业使力推理模型，到底有没有价值，有多大？

对中国AI公司而言，点亮推理模型的技术版图，有两层含义：

第一，仰望星空，可以缩短中美AI的技术距离。领先的大模型不会从天上掉下来，而是努力让中国AI的水平得到快速提升，保持最新的技术路线跟进。与ChatGPT相比，大约需要半年时间，但与正式版o1相比，只需要不到三个月的时间。

以Kimi为例，k0-math数学模型于去年11月推出，k1视觉思维模型于12月推出，k1.5多模态思维模型于今年1月推出，三个月迭代三次，进化速度极快。表明对天花板技术的贴身跟进，是中国AI最快、最好的训练场。

第二，脚踏实地，中国工业沃土为国产AI提供了更广阔的落地场景，推理模型的落地情况要好于o1。海外AI主要是个人客户，o1的主要用例是程序员的代码助手、数据分析师和个人开发者，普通人的入门门槛很高。然而，国内大型模型更多地面向行业场景。AI改造的需求场景包括大量容错率低的严肃生产场景。以前的大语言模型很难解决复杂的任务，需要少幻觉、高可靠的推理模型。因此，国内推理模型的落地可能会更快更广。

从这些角度来看，恐怕国内AI还是会以各行各业引入专家AI的推理模式为榜样，加速行业智能化。k1.5、R1等国产推理模式将为其中不可或缺的基础价值做出贡献。Kimi官方还表示，2025年将继续跟随路线图，加快K系列升级，强化学习模式，带来更多的模式、更多的领域能力和更强的通用能力。

所以不出所料，我们很快就可以用上花钱少、生活好的专家级国产AI了。

2025年中国AI“双子星”大模型开启，特别精彩。推理模型作为模厂的下一个分界点，谁抓住了国产推理模型的崛起时刻，谁就先抓住了未来。

本文来自微信微信官方账号 “脑极体”（ID：作者：藏狐，36氪经授权发布，unity007)。

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