月之暗面: 很早就验证过长思维链, 因成本高不够重。视、, 为了性能决定搞

三言科技2月17日消息，上个月Kimi发布的多模态推理模型k1.5，今日月之暗面官方分享了k1.5模型诞生的过程。

月之暗面研究员FloodSung表示，去年9月12号OpenAIo1发布，长思维链（推理模型背后的关键技术）的有效让他陷入反思。

因为长思维链的有效性其实在一年多前就已经知道了，月之暗面Kimi联合创始人Tim周昕宇很早就验证过，使用很小的模型，训练模型做几十位的加减乘除运算，将细粒度的运算过程合成出来变成很长的思维链数据做监督微调，就可以获得非常好的效果。“我依然记得当时看到那个效果的震撼。”

“我们意识到长上下文的重要性，所以率先考虑把文本搞长，但却对长思维链这件事情不够重视。其实主要还是考虑了成本问题。”他表示，长上下文主要做的是长文本输入，有Prefill预填充，有Mooncake加持，成本速度可控，而长思维链是长文本输出，成本高很多，速度也要慢很多。在这种情况下，把输出搞长就没有成为一个高优选项。

该研究员称还有什么比性能更重要呢？成本和速度有摩尔定律加持，可以不断下降，只要把性能搞上去，剩下的都不是主要问题。“所以，我们得搞长思维链，搞o1。”

他还提到在实际训练的过程中有了重要的发现：模型会随着训练提升性能也不断增加token数，也就是这是RL训练过程中模型可以自已涌现的，“这个和友商Deepseek的发现几乎是一样的。”

（内容来源：北青网）