Kimik1.5、DeepSeek-V3 大戰(zhàn) OpenAI o1，誰能笑到最后？ 精華
最近，國內(nèi)大模型界可謂是“風(fēng)起云涌”，kimi k1.5 和 DeepSeek-V3 這兩位“大俠”橫空出世，一路“殺瘋了”，不斷向 OpenAI 和其他海外大模型的霸主地位發(fā)起挑戰(zhàn)。這不禁讓人想起了那句網(wǎng)絡(luò)梗：“一山更比一山高，一模更比一模強(qiáng)！”今天，咱們就來好好對比一下這兩位國內(nèi)大模型界的“當(dāng)紅炸子雞”，看看它們到底有何不同，順便再和海外頂尖的 OpenAI o1 對比一下，看看咱們離國際頂尖水平還有多遠(yuǎn)。
接下來，咱們就來詳細(xì)對比一下這三位“大俠”，看看它們各自的“絕招”和“短板”。
1、Kimi k1.5 與 DeepSeek-V3 對比
模型架構(gòu)
先來瞅瞅這兩位“大俠”的模型架構(gòu)。DeepSeek-V3 是個“大家伙”，擁有 6710 億參數(shù)，不過每個標(biāo)記只激活 370 億參數(shù)。它采用了多頭潛在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架構(gòu)，這種架構(gòu)在處理復(fù)雜任務(wù)時表現(xiàn)相當(dāng)出色，就像給模型裝上了多個“超級大腦”，讓它能同時處理多種任務(wù)，效率杠杠的。而且，它還率先采用了無輔助損失的負(fù)載平衡策略，這在訓(xùn)練過程中可是個“黑科技”，能有效避免性能下降，讓模型訓(xùn)練得又穩(wěn)又快。
再看看 Kimi k1.5，它是個多模態(tài)大型語言模型，能夠同時處理文本和視覺數(shù)據(jù)。這種多模態(tài)能力就像是給模型裝上了“眼睛”和“耳朵”，讓它不僅能“讀”還能“看”，在解決一些需要結(jié)合圖像和文本信息的問題時，優(yōu)勢特別明顯。比如在數(shù)學(xué)問題中，如果有幾何圖形，Kimi k1.5 就能通過圖像識別和文本理解相結(jié)合，更準(zhǔn)確地給出答案。
訓(xùn)練策略
說到訓(xùn)練策略，DeepSeek-V3 可是下了不少功夫。它在 14.8 萬億多樣化和高質(zhì)量的標(biāo)記上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后經(jīng)過監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段。這種“三步走”策略讓模型在訓(xùn)練過程中不斷優(yōu)化，性能逐步提升。而且，它的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，2.788M H800 GPU 小時就完成了全部訓(xùn)練，這在大模型里算是相當(dāng)高效的了。這種穩(wěn)定的訓(xùn)練過程就像給模型打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，讓它在后續(xù)的應(yīng)用中表現(xiàn)更加可靠。
Kimi k1.5 的訓(xùn)練策略也很有特點(diǎn)。它采用了長文本上下文擴(kuò)展（Long Context Scaling）和改進(jìn)的策略優(yōu)化方法（Improved Policy Optimization）。上下文窗口擴(kuò)展到 128k，通過部分軌跡回放技術(shù)提高訓(xùn)練效率。這種長文本上下文的處理能力，讓模型在處理復(fù)雜推理任務(wù)時，能夠更好地理解和生成長鏈推理路徑。而且，它還通過課程學(xué)習(xí)和優(yōu)先采樣等方法，讓模型先從簡單任務(wù)開始，逐步過渡到復(fù)雜任務(wù)，這種循序漸進(jìn)的訓(xùn)練方式，就像是給模型“喂飯”，讓它一點(diǎn)一點(diǎn)地吸收知識，最終變得更強(qiáng)大。
性能表現(xiàn)
在性能表現(xiàn)上，這兩位“大俠”各有千秋。DeepSeek-V3 在知識問答、長文本處理、代碼生成、數(shù)學(xué)能力等方面都展現(xiàn)出了強(qiáng)大的實(shí)力。比如在 MMLU、GPQA 等知識類任務(wù)中，它的表現(xiàn)接近國際頂尖模型 Claude-3.5-Sonnet-1022；在 DROP、LongBench v2 等長文本測評中，平均表現(xiàn)超越了其他模型；在算法類代碼場景（如 Codeforces）中，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他開源模型；在美國數(shù)學(xué)競賽（AIME 2024）和中國高中數(shù)學(xué)聯(lián)賽（CNMO 2024）中，表現(xiàn)超過了所有開源和閉源模型。
Kimi k1.5 也不甘示弱。在長鏈推理（Long-CoT）和短鏈推理（Short-CoT）任務(wù)上表現(xiàn)特別出色。比如在數(shù)學(xué)推理方面，在 MATH-500 上達(dá)到 96.2 的 EM 分?jǐn)?shù)，在 AIME 2024 上達(dá)到 77.5 的 Pass@1 分?jǐn)?shù)，與 OpenAI 的 o1 模型相當(dāng)；在編程能力上，在 Codeforces 上達(dá)到 94 百分位，表現(xiàn)相當(dāng)亮眼；在視覺推理方面，在 MathVista 上達(dá)到 74.9 的 Pass@1 分?jǐn)?shù)。而且，Kimi k1.5 還通過長鏈到短鏈推理技術(shù)，顯著提高了短鏈推理模型的性能和 token 效率。
為了更直觀地對比，咱們來個表格：
項(xiàng)目 | DeepSeek-V3 | Kimi k1.5 |
模型架構(gòu) | 6710 億參數(shù)，多頭潛在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架構(gòu)，無輔助損失的負(fù)載平衡策略 | 多模態(tài)，長文本上下文擴(kuò)展（128k），改進(jìn)的策略優(yōu)化方法 |
訓(xùn)練策略 | 14.8 萬億標(biāo)記預(yù)訓(xùn)練，監(jiān)督微調(diào) + 強(qiáng)化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練穩(wěn)定，2.788M H800 GPU 小時 | 長文本上下文擴(kuò)展，部分軌跡回放，課程學(xué)習(xí)和優(yōu)先采樣 |
性能表現(xiàn) | 知識問答接近國際頂尖模型，長文本處理超越其他模型，代碼生成和數(shù)學(xué)能力領(lǐng)先 | 長鏈推理和短鏈推理表現(xiàn)出色，數(shù)學(xué)推理和編程能力與 OpenAI o1 相當(dāng)，視覺推理能力強(qiáng) |
這兩位“大俠”各有優(yōu)勢，DeepSeek-V3 在多任務(wù)處理和穩(wěn)定性上表現(xiàn)突出，Kimi k1.5 在多模態(tài)和長文本推理上更有特色。接下來，咱們再看看它們和 OpenAI o1 的差距，看看咱們離國際頂尖水平還有多遠(yuǎn)。
與 OpenAI o1 對比
為了更直觀地對比 Kimi k1.5、DeepSeek-V3 和 OpenAI o1 這三位“大俠”，咱們來個詳細(xì)的表格，看看它們在各個關(guān)鍵指標(biāo)上的表現(xiàn)，直接上干貨！
項(xiàng)目 | DeepSeek-V3 | Kimi k1.5 | OpenAI o1 |
模型架構(gòu) | 6710 億參數(shù)，多頭潛在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架構(gòu)，無輔助損失的負(fù)載平衡策略 | 多模態(tài)，長文本上下文擴(kuò)展（128k），改進(jìn)的策略優(yōu)化方法 | 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的內(nèi)化思維鏈學(xué)習(xí)，支持長上下文處理 |
訓(xùn)練策略 | 14.8 萬億標(biāo)記預(yù)訓(xùn)練，監(jiān)督微調(diào) + 強(qiáng)化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練穩(wěn)定，2.788M H800 GPU 小時 | 長文本上下文擴(kuò)展，部分軌跡回放，課程學(xué)習(xí)和優(yōu)先采樣 | 強(qiáng)化學(xué)習(xí) + 內(nèi)化思維鏈，訓(xùn)練時間長，計算資源需求高 |
性能表現(xiàn) | 知識問答接近國際頂尖模型，長文本處理超越其他模型，代碼生成和數(shù)學(xué)能力領(lǐng)先 | 長鏈推理和短鏈推理表現(xiàn)出色，數(shù)學(xué)推理和編程能力與 OpenAI o1 相當(dāng)，視覺推理能力強(qiáng) | 在復(fù)雜推理任務(wù)上表現(xiàn)卓越，數(shù)學(xué)推理和多模態(tài)處理能力出色 |
推理能力 | 在 MMLU、GPQA 等知識類任務(wù)中表現(xiàn)接近國際頂尖模型 Claude-3.5-Sonnet-1022；在 DROP、LongBench v2 等長文本測評中平均表現(xiàn)超越其他模型 | 在 MATH-500 上達(dá)到 96.2 的 EM 分?jǐn)?shù)，在 AIME 2024 上達(dá)到 77.5 的 Pass@1 分?jǐn)?shù)，與 OpenAI 的 o1 模型相當(dāng)；在 Codeforces 上達(dá)到 94 百分位 | 在 2024 年的 AIME 考試中，使用一個樣本平均解決了 74% 的問題，使用 64 個樣本的共識解決了 83% 的問題，并通過學(xué)習(xí)到的評分函數(shù)對 1000 個樣本進(jìn)行重新排序后解決了 93% 的問題 |
多模態(tài)處理 | 主要以文本處理為主，但在多模態(tài)任務(wù)中也表現(xiàn)出色 | 能夠同時處理文本和視覺數(shù)據(jù)，具備聯(lián)合推理能力，適用于數(shù)學(xué)、代碼和視覺推理等領(lǐng)域 | 雖然主要以文本推理為主，但在啟用視覺感知能力后，在 MMMU 基準(zhǔn)測試中獲得了 78.2% 的分?jǐn)?shù) |
性價比 | 訓(xùn)練成本相對較低，2.788M H800 GPU 小時完成全部訓(xùn)練，性價比高 | 訓(xùn)練成本低，通過長鏈到短鏈推理技術(shù)顯著提高短鏈推理模型的性能和 token 效率 | 訓(xùn)練成本高，計算資源需求大，實(shí)際應(yīng)用成本較高 |
性能對比總結(jié)
從上面的表格可以看出，這三位“大俠”各有千秋，各有各的“絕招”：
- DeepSeek-V3：在多任務(wù)處理和穩(wěn)定性上表現(xiàn)突出，特別是在知識問答、長文本處理、代碼生成和數(shù)學(xué)能力方面，堪稱“多面手”，適合需要處理復(fù)雜任務(wù)的場景。
- Kimi k1.5：在多模態(tài)處理和長文本推理上更有特色，數(shù)學(xué)推理和編程能力也不遜色，性價比高，是“性價比之王”，適合大規(guī)模應(yīng)用和推廣。
- OpenAI o1：在復(fù)雜推理任務(wù)上表現(xiàn)卓越，數(shù)學(xué)推理和多模態(tài)處理能力出色，但成本較高，適合對推理能力要求極高的場景。
這三位“大俠”各有優(yōu)勢，也各有“短板”，未來的發(fā)展值得期待。
