Kimik1.5、DeepSeek-V3 大戰 OpenAI o1，誰能笑到最后？ 精華
最近，國內大模型界可謂是“風起云涌”，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起挑戰。這不禁讓人想起了那句網絡梗：“一山更比一山高，一模更比一模強！”今天，咱們就來好好對比一下這兩位國內大模型界的“當紅炸子雞”，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。
接下來，咱們就來詳細對比一下這三位“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
先來瞅瞅這兩位“大俠”的模型架構。DeepSeek-V3 是個“大家伙”，擁有 6710 億參數，不過每個標記只激活 370 億參數。它采用了多頭潛在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架構，這種架構在處理復雜任務時表現相當出色，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，效率杠杠的。而且，它還率先采用了無輔助損失的負載平衡策略，這在訓練過程中可是個“黑科技”，能有效避免性能下降，讓模型訓練得又穩又快。
再看看 Kimi k1.5，它是個多模態大型語言模型，能夠同時處理文本和視覺數據。這種多模態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”，在解決一些需要結合圖像和文本信息的問題時，優勢特別明顯。比如在數學問題中，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合，更準確地給出答案。
訓練策略
說到訓練策略，DeepSeek-V3 可是下了不少功夫。它在 14.8 萬億多樣化和高質量的標記上進行預訓練，然后經過監督微調和強化學習階段。這種“三步走”策略讓模型在訓練過程中不斷優化，性能逐步提升。而且，它的訓練過程非常穩定，2.788M H800 GPU 小時就完成了全部訓練，這在大模型里算是相當高效的了。這種穩定的訓練過程就像給模型打下了堅實的基礎，讓它在后續的應用中表現更加可靠。
Kimi k1.5 的訓練策略也很有特點。它采用了長文本上下文擴展（Long Context Scaling）和改進的策略優化方法（Improved Policy Optimization）。上下文窗口擴展到 128k，通過部分軌跡回放技術提高訓練效率。這種長文本上下文的處理能力，讓模型在處理復雜推理任務時，能夠更好地理解和生成長鏈推理路徑。而且，它還通過課程學習和優先采樣等方法，讓模型先從簡單任務開始，逐步過渡到復雜任務，這種循序漸進的訓練方式，就像是給模型“喂飯”，讓它一點一點地吸收知識，最終變得更強大。
性能表現
在性能表現上，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、數學能力等方面都展現出了強大的實力。比如在 MMLU、GPQA 等知識類任務中，它的表現接近國際頂尖模型 Claude-3.5-Sonnet-1022；在 DROP、LongBench v2 等長文本測評中，平均表現超越了其他模型；在算法類代碼場景（如 Codeforces）中，遠遠領先于其他開源模型；在美國數學競賽（AIME 2024）和中國高中數學聯賽（CNMO 2024）中，表現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）任務上表現特別出色。比如在數學推理方面，在 MATH-500 上達到 96.2 的 EM 分數，在 AIME 2024 上達到 77.5 的 Pass@1 分數，與 OpenAI 的 o1 模型相當；在編程能力上，在 Codeforces 上達到 94 百分位，表現相當亮眼；在視覺推理方面，在 MathVista 上達到 74.9 的 Pass@1 分數。而且，Kimi k1.5 還通過長鏈到短鏈推理技術，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：
項目 | DeepSeek-V3 | Kimi k1.5 |
模型架構 | 6710 億參數，多頭潛在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架構，無輔助損失的負載平衡策略 | 多模態，長文本上下文擴展（128k），改進的策略優化方法 |
訓練策略 | 14.8 萬億標記預訓練，監督微調 + 強化學習，訓練穩定，2.788M H800 GPU 小時 | 長文本上下文擴展，部分軌跡回放，課程學習和優先采樣 |
性能表現 | 知識問答接近國際頂尖模型，長文本處理超越其他模型，代碼生成和數學能力領先 | 長鏈推理和短鏈推理表現出色，數學推理和編程能力與 OpenAI o1 相當，視覺推理能力強 |
這兩位“大俠”各有優勢，DeepSeek-V3 在多任務處理和穩定性上表現突出，Kimi k1.5 在多模態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。
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”，咱們來個詳細的表格，看看它們在各個關鍵指標上的表現，直接上干貨！
項目 | DeepSeek-V3 | Kimi k1.5 | OpenAI o1 |
模型架構 | 6710 億參數，多頭潛在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架構，無輔助損失的負載平衡策略 | 多模態，長文本上下文擴展（128k），改進的策略優化方法 | 基于強化學習的內化思維鏈學習，支持長上下文處理 |
訓練策略 | 14.8 萬億標記預訓練，監督微調 + 強化學習，訓練穩定，2.788M H800 GPU 小時 | 長文本上下文擴展，部分軌跡回放，課程學習和優先采樣 | 強化學習 + 內化思維鏈，訓練時間長，計算資源需求高 |
性能表現 | 知識問答接近國際頂尖模型，長文本處理超越其他模型，代碼生成和數學能力領先 | 長鏈推理和短鏈推理表現出色，數學推理和編程能力與 OpenAI o1 相當，視覺推理能力強 | 在復雜推理任務上表現卓越，數學推理和多模態處理能力出色 |
推理能力 | 在 MMLU、GPQA 等知識類任務中表現接近國際頂尖模型 Claude-3.5-Sonnet-1022；在 DROP、LongBench v2 等長文本測評中平均表現超越其他模型 | 在 MATH-500 上達到 96.2 的 EM 分數，在 AIME 2024 上達到 77.5 的 Pass@1 分數，與 OpenAI 的 o1 模型相當；在 Codeforces 上達到 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，并通過學習到的評分函數對 1000 個樣本進行重新排序后解決了 93% 的問題 |
多模態處理 | 主要以文本處理為主，但在多模態任務中也表現出色 | 能夠同時處理文本和視覺數據，具備聯合推理能力，適用于數學、代碼和視覺推理等領域 | 雖然主要以文本推理為主，但在啟用視覺感知能力后，在 MMMU 基準測試中獲得了 78.2% 的分數 |
性價比 | 訓練成本相對較低，2.788M H800 GPU 小時完成全部訓練，性價比高 | 訓練成本低，通過長鏈到短鏈推理技術顯著提高短鏈推理模型的性能和 token 效率 | 訓練成本高，計算資源需求大，實際應用成本較高 |
性能對比總結
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：在多任務處理和穩定性上表現突出，特別是在知識問答、長文本處理、代碼生成和數學能力方面，堪稱“多面手”，適合需要處理復雜任務的場景。
- Kimi k1.5：在多模態處理和長文本推理上更有特色，數學推理和編程能力也不遜色，性價比高，是“性價比之王”，適合大規模應用和推廣。
- OpenAI o1：在復雜推理任務上表現卓越，數學推理和多模態處理能力出色，但成本較高，適合對推理能力要求極高的場景。
這三位“大俠”各有優勢，也各有“短板”，未來的發展值得期待。
