前两天，月之暗面推出了Kimik1.5多模态思考模型，DeepSeek也发布了DeepSeek-R1文本推理模型，二者都在推理能力上对标OpenAI正式版o1。
目前来看，海外同行的反馈以振奋为主流。比如Answera公司的创始人保罗·库弗特（PaulCouvert）就感叹，两款中国o1同日发布，（中国AI）追赶速度越来越快了！
当然，自然也少不了“泼冷水”的。
或许有人好奇，国产推理模型真的崛起了吗？大模型技术如何从“规模扩展”发展到“推理扩展”？对于推理模型这个路线，我们到底该保持兴奋还是冷静一下？本文就来给大家一一解读。
o1系列之后，头部模厂都开始向“慢思考”的推理模型技术路线投入，包括大厂谷歌、百度、阿里、科大讯飞、夸克，以及AI六小虎中的智谱、DeepSeek、阶跃星辰等，此前也都推出过准o1的推理模型，但一直没有全面对标正式版o1的国产推理模型。
要证明国产推理模型的崛起，有两个前提条件：一是经得起全球同行的审视；二是具备原创能力而非简单跟随，全面对标而非部分达标。
目前来看，Kimik1.5/DeepSeeKR1达到了上述条件。
Kimik1.5/DeepSeeKR1首次真正对标了正式版o1，取得了SOTA成绩。其中，k1.5还是国内首个多模态o1，同时支持文本和图像推理。这在全球推理模型领域都是比较亮眼的成绩。
作为当前AI领域最主流的叙事和技术高地，推理模型的风吹草动，都会引发全球从业者的目光。而中国公司一口气在推理模型赛道上，拿出两个重磅论文，模型含金量高，经过了目光聚焦且严苛的审视，其中还包含很多原创技术。
可以说，从Kimik1.5/DeepSeeKR1的“双子星”开始，国产推理模型是真的崛起了。
推理模型，国内AI公司是怎么追赶的？我们和海外AI圈一起“黑着眼眶熬着夜”，苦读kimi/DeepSeek论文，简单总结一下：
总路线上，k1.5和R1都使用了强化学习（RL）技术，来提升模型推理能力。但在技术细节上，kimi/DeepSeek都拿出了全新的思路。
Kimik1.5则首创了long2short思维链，让LLM通过奖励机制进行探索性学习，自主扩展训练数据，来扩展上下文长度，从而优化RL训练表现，在短链思维推理方面取得了SOTA成绩。
性能最强的long-CoT版本Kimik1.5，数学、代码、多模态推理能力可以达到长思考SOTA模型OpenAIo1正式版的水平。
基于long-CoT版本简化的short-CoT，性能依旧强悍，但推理更加高效，大幅超越了全球范围内短思考SOTA模型GPT-4o和Claude3.5Sonnet的水平，领先达到550%。
除此之外，两大国产推理模型还各有亮点。
Kimik1.5则是OpenAI之外，首个达到o1多模态推理性能的模型，k1.5支持文本、图像交叠的多模态输入，可以进行联合推理，填补了国内多模态思考模型的空白。
Amarok开发者MarkKretschmann也在社交媒体上不吝褒奖，直呼k1.5是“多模态AI领域的重大突破”。
可以看到，面对“推理拓展”这个全新技术领域，中国AI“双子星”靠原创硬实力稳稳拿下，并走出了一条有别于OpenAI的发展创新之路。
OpenAI奥特曼建议大家放低预期，那么，中国AI公司发力推理模型，价值究竟有没有、有多大？
对于中国AI公司来说，点亮推理模型的技术版图，有两方面的意义：
以Kimi为例，去年11月推出k0-math数学模型，12月发布k1视觉思考模型，今年1月发布k1.5多模态思考模型，三个月三次迭代，进化速度极快。说明对天花板技术的贴身跟进，是中国AI最快最好的练兵场。
从这些角度看，在各行各业引入专家级AI的推理模型，加速行业智能化，恐怕仍会由国产AI率先垂范。k1.5、R1等国产推理模型，将在其中贡献不可或缺的基座价值。Kimi官方也表示，2025会继续沿着路线图，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。
所以不出预料的话，我们很快就能用上花钱少、出活好的专家级国产AI了。
中国AI“双子星”炸开的2025年大模型开局，分外精彩。推理模型作为模厂的下一个分水岭，谁抓住了国产推理模型的崛起时刻，也就先一步抓住了未来。
审核编辑黄宇
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