快手推出KAT-V1开源大模型：自动推理能力大幅增强，40B版本的效能逼近R1-0528 40B版的水准
发布时间：2025-07-25 11:43:24 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：21 次
快手公司正式发布并开源了 KAT-V1自动思考（AutoThink）大模型。这款模型在思考和非思考能力的融合方面表现卓越，能够根据问题的复杂度自动调整其思考模式。
KAT-V1共有两个版本，分别为40B 和200B，表现出色的40B 版本在自动思考模式下的性能接近于最新发布的 DeepSeek-R1（参数量为6850亿）。而200B 版本则在多项基准测试中超越了 Qwen、DeepSeek 和 Llama 系列的旗舰模型。
显著的性能优势
在实时基准测试 LiveCodeBench Pro 中，KAT-V1的40B 版本成功跻身闭源模型行列，超越了众多开源模型。
快手的 Kwaipilot 团队在技术报告中详细阐述了 KAT-V1背后的多项技术创新，包括一种全新的长短思考混合模型训练范式，以及一种新型强化学习算法 Step-SRPO，显著提升了模型的推理能力和思考密度。
解决过度思考的问题
自 OpenAI 推出 o 系列模型以来，推理模型的思考方式逐渐演变为 “过度思考”，导致响应时间延长，用户体验下降。
KAT-V1针对这一问题进行了优化，研究团队希望模型能够根据任务复杂度自主判断是否进行深入思考，从而实现更高效的人机协作。快手团队在今年6月推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 为解决此问题提供了初步方案，KAT-V1在此基础上进行了进一步的推理能力优化。
创新的数据处理与模型蒸馏技术
KAT-V1模型是在 Qwen2.5-32B 的基础上进行扩展的。团队构造了大量的思考与非思考数据，并在预训练阶段使用了约1000万个示例，以确保模型在科学、代码、数学等多个领域的能力泛化。通过独特的异构蒸馏框架，KAT-V1能高效地将教师模型的知识传递给学生模型，大大降低了模型初始化的成本。
在模型的后训练阶段，Kwaipilot 团队通过强化学习方法提升模型的智能决策能力。KAT-V1能够通过学习，智能选择合适的思考模式，使得在复杂问题上，其性能可以达到 DeepSeek-R1-0528的95% 以上。
目前，KAT-V1的40B 版本已在 Hugging Face 平台上线，用户也可以在快手打造的 AI 研发助手 Kwaipilot 中体验这一模型。200B 版本的 MoE 模型仍在训练中，未来有望带来更强大的功能和应用。
模型开源地址:https://huggingface.co/Kwaipilot/KAT-V1-40B
技术报告地址:https://arxiv.org/pdf/2507.08297
快手发布并开源了具备“自动思考”能力的KAT-V1大模型，该模型由快手Kwaipilot团队研发，旨在解决大模型“过度推理”问题。KAT-V1提供了40B和200B两个版本，其中：
-
40B版本在自动思考模式下，性能可追平今年5月发布的DeepSeek-R1-0528（参数量为6850亿），且在仅用80% Token的情况下实现这一性能，显著降低了计算成本。
-
200B版本则在多项基准测试中超越了Qwen、DeepSeek和Llama等主流开源模型的旗舰版本。
在LiveCodeBench Pro这一竞赛级实时基准测试中，KAT-V1-40B的得分在国产开源模型中位居首位，并跻身闭源模型之列，展现了其卓越的推理和代码生成能力。
KAT-V1的核心创新在于其**“AutoThink”机制**，模型能够根据任务难度自动切换“思考”与“非思考”模式，避免在简单问题上过度消耗计算资源。团队提出了Step-SRPO强化学习算法，通过双重奖励机制优化模型的推理决策，使模型在保持高准确性的同时，进一步降低了Token使用量。
目前，KAT-V1的40B版本已在Hugging Face开源，200B版本的MoE模型仍在训练中。
本网站(https://aigc.izzi.cn)刊载的所有内容，包括文字、图片、音频、视频等均在网上搜集。
访问者可将本网站提供的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定，不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。除此以外，将本网站任何内容或服务用于其他用途时，须征得本网站及相关权利人的书面许可，并支付报酬。
本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容，请及时通知本站，予以删除。
