Kimi 发布突破性 SOTA 模型：全新 k1.5 多模态思考模型震撼来袭

当前，业界对具备长文本处理能力的AI模型需求日益增长，Kimi应运而生，推出了性能显著提升的长文本对话模型Kimi k1.5，优化了原有的k1.5模型架构。相较于之前的模型，新模型在推理能力和整体表现上都有了显著的提高。

Kimi推出的k1.5长文本模型，在多个关键的k系列能力上实现了显著的增强，包括k0-math推理能力和k1指令遵循能力。k1.5模型通过混合专家模型架构，在性能上实现了飞跃。在 short-CoT 场景下，k1.5在推理、理解和指令遵循等能力上超越了目前行业领先的SOTA模型，如GPT-4o和Claude3.5Sonnet，性能提升高达550%。而在 long-CoT 场景下，k1.5在推理、理解和执行复杂指令方面，也能够媲美 OpenAI 最新发布的 o1模型的性能，代表了当前长文本大模型领域的领先水平。

性能大幅提升的关键在于 Kimi 模型架构的创新与优化。本次性能升级的重点在于模型采纳了名为“Kimi k1.5: 通过扩展实现卓越性能的Scaling”的技术方案，旨在通过扩展模型能力来实现整体性能的显著提升。

具体来说，k1.5模型的核心目标是进一步提高模型的智能水平，因此需要有效提升模型处理复杂任务的效率，并确保模型在面对长文本时，能够准确理解和流畅应对。为此，研发团队持续优化了模型的基础架构、训练方法以及推理策略，从而确保能够全面提高模型的各项关键能力。值得一提的是，这种性能提升并非以增加计算资源消耗为代价，而是通过优化模型本身的设计来实现的。目前，k1.5模型已在多个维度和多种场景下都达到了业内领先水平，包括在复杂推理场景和长文本理解任务中。

为了实现更优异的长文本生成与处理效果，团队还深入研究了 long2short 技术，通过结合 Long-CoT 的优势和 Short-CoT 模型的效率，在 AIME、MATH500 和 LiveCodeBench 等基准测试中取得了卓越的成绩，性能媲美 GPT-4 和 Claude Sonnet3.5 等领先模型。

k1.5长文本对话模型的能力已全面应用于 Kimi.com 网站以及 Kimi 智能助手 app。用户可以通过网页端或移动应用体验最新的模型能力。如果大家对本次发布的模型技术细节感兴趣，可以进一步探索相关技术文档，以深入了解这一长文本模型的技术原理。k1.5模型不仅提升了推理能力，还在理解用户意图、生成连贯内容和执行复杂任务方面表现出色。

未来，随着对长文本K系列能力的持续投入，2025年的目标是全面提升 K 系列推理能力，优化包括长文本理解、长文本生成和长文本执行等能力，以便为用户提供更优质的体验。

github 开源链接:https://github.com/MoonshotAI/kimi-k1.5