Kimi官宣，国内首个对标OpenAI的数学模型来了

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发布于 2024-11-22 12:36

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一年前，Kimi凭借其“长文本”功能迅速占据市场，成为中国首个因技术创新而广受欢迎的AI应用。如今，Kimi再次迎来技术的重大升级。11月16日，在Kimi正式上线一周年之际，月之暗面发布了最新数学模型k0-math。

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k0-math的卓越表现

在多项基准能力测试中，k0-math的数学能力已经能够与全球领先的OpenAI o1-mini和o1-preview模型相媲美，甚至在中考、高考、考研及入门竞赛题MATH等四个数学基准测试中超越了它们。特别是在MATH测试中，k0-math得分为93.8，超过o1-mini的90分和o1-preview的85.5分，仅次于未开放使用的o1完全版94.8分。

技术特色与优势

k0-math是Kimi推出的首款推理能力强化模型，它采用了强化学习和思维链推理技术，这两项技术也是OpenAI o1系列背后的关键技术。通过模拟人脑的思考和反思过程，k0-math显著提升了解决数学难题的能力。即使在经历多次失败后，它也能意识到之前方法的复杂性，并最终得出正确结果。月之暗面创始人杨植麟表示，训练这个模型的关键在于其深度思考的能力，对于一些难度极高的竞赛题目，k0-math能够提供完整的解题思路，并在推导过程中不断给出新的思路。

未来的挑战与方向

尽管k0-math已经展现出强大的能力，但AI技术仍处于快速迭代之中，它仍有很大的提升空间。在两个难度更大的竞赛级别数学题库OMNI-MATH和AIME的基准测试中，k0-math的表现与最好的o1-mini相比尚有15%左右的差距。杨植麟指出，接下来的研究重点是提升k0-math的泛化能力，使其能在更多场景中落地使用。特别是在一些过于简单的数学问题上，如“1+1等于几”，k0-math可能会过度思考，这也是需要改进的地方。

月之暗面的战略与布局

作为国内最受瞩目的AI独角兽之一，月之暗面此次推出k0-math，不仅是一次常规的技术发布，更是其在技术范式上的一次重大迭代。杨植麟表示，月之暗面将越来越关注基于强化学习的方法，通过“Scaling”来支撑AI技术的发展。他认为，Scaling并不是简单地把模型做得更大，而是要找到有效的方法来平衡数据、算法和算力。

k0-math的应用前景

数学模型在教育领域有着广阔的应用前景，k0-math可以应用于K12教育、大学教育甚至竞赛培训。此外，为了将推理模型进行更多的泛化，月之暗面还将强化学习技术应用于搜索场景，与Kimi探索版结合，显著提升了搜索过程中的推理能力。数据显示，Kimi探索版的搜索量是普通版的10倍，一次搜索可精读超过500个页面，在信息调研和分析场景中表现出色。