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IT 之家 12 月 16 日音书kaiyun体育，月之暗面 Kimi 本日发布视觉想考模子 k1。该模子基于强化学习时间打造，原生复古端到端图像解救和想维链时间，并将才气膨胀到数学以外的更多基础科学领域。

月之暗面官方示意，在数学、物理、化学等基础科学学科的基准才气测试中，初代 k1 模子的发扬逾越了 OpenAI o1、GPT-4o 以及 Claude 3.5 Sonnet。

IT 之家从月之暗面官方获悉，Kimi 新模子发布即上线。k1 视觉想考模子已持续上线最新版「Kimi 智能助手」的 Android 和 iPhone 手机 App 以及网页版 kimi.com。在最新版手机 App 或网页版 Kimi+ 页面找到「Kimi 视觉想考版」，即可拍照或传图体验。

「Kimi 视觉想考版」会齐全呈现推假想维链 CoT，让用户不单看到答题放弃，也能齐全看到模子想索谜底的全历程。

从模子历练的角度看，k1 视觉想考模子的历练分为两个阶段，先通过预历练得到基础模子，再在基础模子上进行强化学习后历练。k1 的基础模子要点优化了字符识别才气，在 OCRBench 上得到 903 分的（state-of-the-art）放弃，在 MathVista-testmini、MMMU-val 和 DocVQA 基准测试集上分数划分为 69.1、66.7 和 96.9。

月之暗面示意，k1 的强化学习后历练在数据质地和学习服从方面作念了进一步优化，在强化学习的规模化（scaling）上获取了新的碎裂。

此外，科学的模子才气基准测试有狡计是大模子行业靠近的热切挑战之一。由于市面上短缺针对基础科学学科的图形测试集，Kimi 模子研发团队自主构建了一个活动化的测试集 Science Vista，涵盖不同难度的数理化图片题目，且从分散上与骨子用户需求较为匹配。该测试集将通达给全行业，用户可央求在许可范围内使用。

在里面测试中kaiyun体育，月之暗面也发现了一些 k1 视觉想考模子存在的局限性，举例在分散外（out-of-distribution）的泛化、在更复杂问题上的见服从、在更多噪声场景的准确率、多轮问答后果等方面，有很大耕种空间。在一些场景和泛化才气上，k1 模子与 OpenAI 的 o1 系列模子比较仍有差距。