兩家相似但不同～

原標題：Kimi、DeepSeek中門對狙？中外開發(fā)者大對比還暗諷OpenAI，DeepSeek新涌現(xiàn)被贊爆！
文章來源：AI前線
內(nèi)容字數(shù)：8378字

Kimi與DeepSeek：多模態(tài)大模型的“年度作業(yè)”之爭

近日，Kimi和DeepSeek幾乎同時發(fā)布了各自的年度大模型成果，引發(fā)業(yè)界關(guān)注。這場“中門對狙”式的較量，展現(xiàn)了當前大模型技術(shù)發(fā)展競爭的激烈態(tài)勢。

1. DeepSeek-R1：開源的“o1平替”

DeepSeek推出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1兩款推理模型。其中，R1-Zero令人矚目，因為它在預(yù)訓(xùn)練后無需任何監(jiān)督學習，即可通過強化學習解鎖o1級別的思維鏈能力，價格卻只有o1的1/30。這顛覆了Meta此前關(guān)于反思需“訓(xùn)練”的觀點，證明了純強化學習模型也能自發(fā)思考和反思。DeepSeek-R1則在此基礎(chǔ)上，通過引入冷啟動數(shù)據(jù)、多階段訓(xùn)練流程等，進一步提升了推理性能和泛化能力，并開源了基于Qwen 2.5和Llama 3模型家族的多個版本。DeepSeek-R1在各項基準測試中表現(xiàn)出色，甚至在某些方面超越了OpenAI-o1-mini，被業(yè)界譽為開源o1的最佳替代方案。

2. Kimi k1.5：多模態(tài)能力突出

Kimi發(fā)布了其“滿血版多模態(tài)o1”思考模型k1.5。該模型的技術(shù)重點在于通過長上下文擴展、改進的策略優(yōu)化方法等，提升大模型在復(fù)雜推理和多模態(tài)任務(wù)中的性能和效率。k1.5將RL的上下文窗口擴展到128k，并提出了一種長到短強化學習方法，優(yōu)化了短推理路徑模型。此外，k1.5還具備多模態(tài)能力，能夠進行文本和視覺數(shù)據(jù)的聯(lián)合推理，在數(shù)學能力方面表現(xiàn)突出。不過，其目前僅發(fā)布了技術(shù)報告，尚未開源模型。

3. 兩者對比與業(yè)界評價

DeepSeek和Kimi的模型雖然在技術(shù)路徑上有所不同，但都得出了相似的結(jié)論：無需復(fù)雜的MCTS、價值函數(shù)和密集的獎勵建模。DeepSeek采用AlphaZero方法，完全通過RL進行引導(dǎo)；而Kimi則采用AlphaGo Master方法，通過輕量級監(jiān)督微調(diào)進行預(yù)熱。DeepSeek選擇MIT開源許可，而Kimi尚未發(fā)布模型。DeepSeek在推理能力上表現(xiàn)突出，Kimi則在多模態(tài)能力上更勝一籌。業(yè)界專家和網(wǎng)友對DeepSeek-R1的開源和性能給予了高度評價，認為其是人工智能領(lǐng)域的重要突破，甚至認為其“震驚”了業(yè)界。而Kimi k1.5則被認為在多模態(tài)性能方面表現(xiàn)出色。

4. 技術(shù)細節(jié)及未來展望

兩篇論文都提供了許多技術(shù)細節(jié)。Kimi k1.5的論文詳細介紹了其RL基礎(chǔ)設(shè)施、混合集群、代碼沙盒等系統(tǒng)設(shè)計，以及長上下文、推理鏈壓縮、課程學習等學習細節(jié)。DeepSeek的論文則重點突出了其RL訓(xùn)練流程和模型蒸餾技術(shù)。未來，DeepSeek-R1的開源將促進研究社區(qū)的發(fā)展，并可能催生更多高質(zhì)量的小體量模型。而Kimi k1.5的進一步完善和開源，也將對多模態(tài)大模型技術(shù)發(fā)展產(chǎn)生重要影響。

總而言之，Kimi和DeepSeek的“年度作業(yè)”都代表了當前大模型技術(shù)發(fā)展的前沿水平，它們的競爭也推動著大模型技術(shù)朝著更加高效、強大和普惠的方向發(fā)展。

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