兩家相似但不同～

原標題：Kimi、DeepSeek中門對狙？中外開發者大對比還暗諷OpenAI，DeepSeek新涌現被贊爆！
文章來源：AI前線
內容字數：8378字

Kimi與DeepSeek：多模態大模型的“年度作業”之爭

近日，Kimi和DeepSeek幾乎同時發布了各自的年度大模型成果，引發業界關注。這場“中門對狙”式的較量，展現了當前大模型技術發展競爭的激烈態勢。

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，因為它在預訓練后無需任何監督學習，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此前關于反思需“訓練”的觀點，證明了純強化學習模型也能自發思考和反思。DeepSeek-R1則在此基礎上，通過引入冷啟動數據、多階段訓練流程等，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出色，甚至在某些方面超越了OpenAI-o1-mini，被業界譽為開源o1的最佳替代方案。

2. Kimi k1.5：多模態能力突出

Kimi發布了其“滿血版多模態o1”思考模型k1.5。該模型的技術重點在于通過長上下文擴展、改進的策略優化方法等，提升大模型在復雜推理和多模態任務中的性能和效率。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，優化了短推理路徑模型。此外，k1.5還具備多模態能力，能夠進行文本和視覺數據的聯合推理，在數學能力方面表現突出。不過，其目前僅發布了技術報告，尚未開源模型。

3. 兩者對比與業界評價

DeepSeek和Kimi的模型雖然在技術路徑上有所不同，但都得出了相似的結論：無需復雜的MCTS、價值函數和密集的獎勵建模。DeepSeek采用AlphaZero方法，完全通過RL進行引導；而Kimi則采用AlphaGo Master方法，通過輕量級監督微調進行預熱。DeepSeek選擇MIT開源許可，而Kimi尚未發布模型。DeepSeek在推理能力上表現突出，Kimi則在多模態能力上更勝一籌。業界專家和網友對DeepSeek-R1的開源和性能給予了高度評價，認為其是人工智能領域的重要突破，甚至認為其“震驚”了業界。而Kimi k1.5則被認為在多模態性能方面表現出色。

4. 技術細節及未來展望

兩篇論文都提供了許多技術細節。Kimi k1.5的論文詳細介紹了其RL基礎設施、混合集群、代碼沙盒等系統設計，以及長上下文、推理鏈壓縮、課程學習等學習細節。DeepSeek的論文則重點突出了其RL訓練流程和模型蒸餾技術。未來，DeepSeek-R1的開源將促進研究社區的發展，并可能催生更多高質量的小體量模型。而Kimi k1.5的進一步完善和開源，也將對多模態大模型技術發展產生重要影響。

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

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