兩個國產推理模型的發布，讓全球AI圈“提前過年”了。

前兩天，月之暗面推出了Kimi k1.5多模態思考模型，DeepSeek也發布了DeepSeek-R1文本推理模型，二者都在推理能力上對標OpenAI正式版o1。

不到兩個月，國產推理模型就實現了對OpenAI o1滿血版（2024年12月上線）的對標，而且與OpenAI藏著掖著的技術秘訣不同，兩家中國公司雙雙公開了他們的特色技術道理：DeepSeek R1的極高性價比，kimi k1.5原創技術long2short 高效思維鏈+原生多模態。

因此Kimi/DeepSeek“雙子星”一夜卷翻硅谷，技術報告paper一放出，就吸引了大量海內外同行的關注和解讀，在github的熱度飆升。

目前來看，海外同行的反饋以振奮為主流。比如Answera公司的創始人保羅·庫弗特（Paul Couvert）就感嘆，兩款中國o1同日發布，（中國AI）追趕速度越來越快了！

當然，自然也少不了“潑冷水”的。

OpenAI CEO奧特曼在社交媒體說，“twitter hype is out of control”（推特上的各種炒作已經失控了）。他認為外界猜測的“AI即將取代大部分中層崗位”（主要靠推理模型）過度夸大了。希望大家冷靜下來，把期待值降低100倍（cut your expectations 100x）。

或許有人好奇，國產推理模型真的崛起了嗎？大模型技術如何從“規模擴展”發展到“推理擴展”？對于推理模型這個路線，我們到底該保持興奮還是冷靜一下？本文就來給大家一一解讀。

兩個中國AI公司的新模型，吸引了全球海內外同行的高度關注。原因很簡單，推理模型太火了。

2024年第四季度，出現了reasoning model的新形態LLM，采用思維鏈進行“慢思考”，在推理階段投入更多計算（推理拓展思路），這種創新帶給大模型超前的推理能力，可以減少幻覺，提高可靠性，處理更為復雜的任務，達到人類專家/研究生級別的智能，被認為是規模拓展Scaling Law撞墻后最具潛力的新技術。

o1系列之后，頭部模廠都開始向“慢思考”的推理模型技術路線投入，包括大廠谷歌、百度、阿里、科大訊飛、夸克，以及AI六小虎中的智譜、DeepSeek、階躍星辰等，此前也都推出過準o1的推理模型，但一直沒有全面對標正式版o1的國產推理模型。

要證明國產推理模型的崛起，有兩個前提條件：一是經得起全球同行的審視；二是具備原創能力而非簡單跟隨，全面對標而非部分達標。

目前來看，Kimi k1.5/ DeepSeeK R1達到了上述條件。

Kimi k1.5/ DeepSeeK R1首次真正對標了正式版o1，取得了SOTA成績。其中，k1.5還是國內首個多模態o1，同時支持文本和圖像推理。這在全球推理模型領域都是比較亮眼的成績。

而且，不同于OpenAI o1藏著掖著的風格，Kimi和DeepSeeK都發布了詳細的技術報告，分享模型訓練技術的探索經驗，立刻在海外AI圈掀起了解讀論文的熱潮。

比如英偉達的研究科學家第一時間開扒，得出的結論是，Kimi和DeepSeeK的研究“振奮人心”。

作為當前AI領域最主流的敘事和技術高地，推理模型的風吹草動，都會引發全球從業者的目光。而中國公司一口氣在推理模型賽道上，拿出兩個重磅論文，模型含金量高，經過了目光聚焦且嚴苛的審視，其中還包含很多原創技術。

可以說，從Kimi k1.5/ DeepSeeK R1的“雙子星”開始，國產推理模型是真的崛起了。

推理模型，國內AI公司是怎么追趕的？我們和海外AI圈一起“黑著眼眶熬著夜”，苦讀kimi/ DeepSeek論文，簡單總結一下：

總路線上，k1.5和R1都使用了強化學習（RL）技術，來提升模型推理能力。但在技術細節上，kimi/ DeepSeek都拿出了全新的思路。

DeepSeek沒有采用業界普遍的監督微調（SFT）作為冷啟動的方案，提出了一種多階段循環的訓練方式，用少量冷啟動數據，微調模型作為強化學習的起點，然后在RL環境中通過獎勵信號來自我進化，實現了非常好的推理效果。

Kimi k1.5則首創了long2short思維鏈，讓LLM通過獎勵機制進行探索性學習，自主擴展訓練數據，來擴展上下文長度，從而優化RL訓練表現，在短鏈思維推理方面取得了SOTA成績。

性能最強的long-CoT版本Kimi k1.5，數學、代碼、多模態推理能力可以達到長思考SOTA模型OpenAI o1正式版的水平。

基于long-CoT版本簡化的short-CoT，性能依舊強悍，但推理更加高效，大幅超越了全球范圍內短思考SOTA模型GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的水平，領先達到550%。

除此之外，兩大國產推理模型還各有亮點。

DeepSeek-R1延續了“AI界拼多多”的優秀傳統，API每百萬輸出tokens 16 元，與o1每百萬輸出tokens 60美元的定價一比，性價比拉滿。

Kimi k1.5則是OpenAI之外，首個達到o1多模態推理性能的模型，k1.5支持文本、圖像交疊的多模態輸入，可以進行聯合推理，填補了國內多模態思考模型的空白。

在人類的感官中，視覺信息占比超過70%，有了多模態能力，認識自家的Benchmark圖表自然不在話下。

眾所周知，o1要么用起來貴（200美元每月的訂閱費），要么根本用不上（OpenAI不向國內提供服務）。因此，國產推理模型的上述亮點，帶給海內外AI開發者的價值不是一般大，很多開發者都倍感興奮。

一位開發者在論壇感嘆，這兩個中國實驗室“用更少的資源做更多的事情，他們對模型效率和精煉的巨大關注，造福我們所有人”。

Amarok開發者Mark Kretschmann也在社交媒體上不吝褒獎，直呼k1.5是“多模態AI領域的重大突破”。

可以看到，面對“推理拓展”這個全新技術領域，中國AI“雙子星”靠原創硬實力穩穩拿下，并走出了一條有別于OpenAI的發展創新之路。

OpenAI奧特曼建議大家放低預期，那么，中國AI公司發力推理模型，價值究竟有沒有、有多大？

對于中國AI公司來說，點亮推理模型的技術版圖，有兩方面的意義：

一是仰望星空，可以拉近中美AI的技術距離。大模型的領先不會從天上掉下來，而是日拱一卒、水滴石穿的努力，保持對最新技術路線的跟進，能讓中國AI的水平快速提高。對標ChatGPT用了半年左右，而對標正式版o1只用了不到三個月，

以Kimi為例，去年11月推出k0-math數學模型，12月發布k1視覺思考模型，今年1月發布k1.5多模態思考模型，三個月三次迭代，進化速度極快。說明對天花板技術的貼身跟進，是中國AI最快最好的練兵場。

二是腳踏實地，中國的行業沃土為國產AI提供了更廣闊的落地場景，推理模型的落地情況會比o1更好。海外AI多以個人消費者為主，o1的主要用例是程序員的代碼助手、數據分析師、個人開發者，普通人上手門檻高。而國產大模型更多面向行業場景，AI改造的業務場景中包含大量容錯率低的嚴肅生產場景，以前的大語言模型很難解決復雜任務，十分需要少幻覺、高可靠的推理模型。所以，國產推理模型的落地也許會更快、更廣。

從這些角度看，在各行各業引入專家級AI的推理模型，加速行業智能化，恐怕仍會由國產AI率先垂范。k1.5、R1等國產推理模型，將在其中貢獻不可或缺的基座價值。Kimi官方也表示，2025會繼續沿著路線圖，加速升級k系列強化學習模型，帶來更多模態、更多領域的能力和更強的通用能力。

所以不出預料的話，我們很快就能用上花錢少、出活好的專家級國產AI了。

中國AI“雙子星”炸開的2025年大模型開局，分外精彩。推理模型作為模廠的下一個分水嶺，誰抓住了國產推理模型的崛起時刻，也就先一步抓住了未來。

審核編輯 黃宇