在 LLM 快速迭代的今天，技术路线的选择往往决定了模型的能力边界。在中国传统节日春节将近的日子，三个重要的国产大模型技术文章相继发布：DeepSeek 发布了其基于纯强化学习的 R1 模型，KIMI 团队提出了注重推理效率的 K1.5 架构，而 Doubao 则展示了基于混合专家系统的 1.5-pro 模型。这三个模型代表了当前大模型发展的不同技术路线，值得我们深入研究与思考。
当前大模型的发展面临着几个核心挑战：如何突破性能瓶颈、如何平衡计算效率与模型表现、如何实现多模态能力的有效整合。这三个模型以不同的技术方案应对这些挑战，为整个行业提供了宝贵的经验与启示。
训练方法的革新与突破
强化学习应用的新范式
在强化学习的应用上，DeepSeek-R1 做出了最大胆的尝试。他们首次证明，无需依赖监督微调（SFT），直接通过大规模强化学习就能培养出强大的推理能力。正如论文中所述："We directly apply RL to the base model without relying on supervised fine-tuning (SFT) as a preliminary step." 这种方法不仅简化了训练流程，更重要的是开创了一种全新的模型训练范式。
相比之下，KIMI K1.5 选择将强化学习与长上下文处理相结合，将上下文长度扩展到 128k，并创新性地应用了在线镜像下降（online mirror descent）方法来优化策略。而 Doubao-1.5-pro 则在 MoE 架构基础上应用强化学习，实现了以较小的激活参数获得强大性能的目标。
训练架构的差异化探索
三个模型在训练架构上各具特色。DeepSeek-R1 采用了分阶段训练策略，从 R1-Zero 的纯 RL 训练开始，再通过加入冷启动数据和多阶段训练优化模型性能。其中特别值得注意的是他们提出的长度惩罚机制，有效解决了模型输出冗长的问题。
KIMI K1.5 的创新之处在于"训练-推理一体化"设计，从预训练阶段就考虑推理效率。他们的 partial rollouts 技术允许在长上下文训练中复用之前的计算结果，显著提升了训练效率。
Doubao-1.5-pro 则通过 MoE 架构实现了模型参数的动态调用。正如他们所说，仅用激活参数量为稠密模型 1/7 的参数，就达到了超越原模型的性能，这是架构创新带来的显著成果。
多模态能力的培养方案
在多模态能力培养上，Doubao-1.5-pro表现最为突出。他们提出的Speech2Speech端到端框架，不仅实现了语音和文本模态的深度融合，还在视觉理解等方面取得了显著成果。模型在文档识别、细粒度信息理解等任务上的表现尤其出色。
性能评测与实践效果
基础能力评测
在通用知识理解方面，三个模型都展现出了卓越的性能。DeepSeek-R1 在 MMLU 上达到 90.8% 的成绩，展示了纯 RL 训练路线的可行性。具体到数学推理能力，DeepSeek-R1 在 AIME 2024 和 MATH-500 上的表现尤为亮眼，分别达到 79.8% 和 97.3% 的准确率。正如论文中指出："DeepSeek-R1 achieves a score of 79.8% Pass@1 on AIME 2024, slightly surpassing OpenAI-o1-1217."
KIMI K1.5 在处理复杂推理任务时展现出强大实力，特别是在需要长上下文理解的场景中。而 Doubao-1.5-pro 在 MMLU 上达到 88.6% 的成绩，同时在中文评测集 C-Eval 上取得 91.8% 的优异表现，显示了其在多语言场景下的均衡能力。
专项能力表现
在专项能力方面，每个模型都有其独特的优势领域。DeepSeek-R1 在代码生成上表现突出，在 Codeforces 平台上达到了 96.3% 的超高水平，这证明了强化学习在提升模型编程能力方面的有效性。
KIMI K1.5 的长文本处理能力尤为突出，其 128k 的上下文长度限制使其能够处理更复杂的任务场景。而 Doubao-1.5-pro 则在多模态任务中展现出全面的优势，特别是在视觉理解和语音处理方面，其创新的 Speech2Speech 框架带来了质的飞跃。
实用性探讨
在实际部署和应用方面，三个模型采用了不同的优化策略。DeepSeek-R1 通过模型蒸馏技术，成功将大模型的能力迁移到更小的模型中，为落地应用提供了实用解决方案。如论文所述："The open source DeepSeek-R1, as well as its API, will benefit the research community to distill better smaller models in the future."
Doubao-1.5-pro的MoE架构在计算效率方面具有明显优势，其在 Prefill/Decode 与 Attention/FFN 四个计算象限中采用不同的优化策略，实现了计算资源的高效利用。KIMI K1.5 则通过训练-推理一体化设计，在保持模型性能的同时显著提升了推理效率。
技术路线的深度剖析
强化学习路线(DeepSeek-R1)
DeepSeek-R1 的纯 RL 训练路线最具开创性。他们证明了无需传统的监督微调，直接通过强化学习就能培养出强大的推理能力。这种方法的优势在于：
- 简化了训练流程
- 允许模型自主探索解决问题的方法
- 产生了意想不到的推理行为模式
然而，这种方法也面临着一些挑战，如训练不稳定性和需要精心设计的奖励函数等。尽管如此，这种路线为大模型训练提供了一个全新的方向。
效率优化路线(KIMI K1.5)
KIMI K1.5 的技术路线突出体现了效率与性能的平衡。其核心创新在于长上下文训练体系的设计。通过 partial rollouts 技术，模型能够在处理长序列时复用之前的计算结果，显著提升了训练和推理效率。该方案解决了大模型在处理长文本时的一个关键痛点，即计算资源消耗与序列长度呈平方关系的问题。
值得注意的是，KIMI K1.5 在策略优化方面采用了独特的 online mirror descent 方法。这种方法不仅提升了模型的学习效率，还增强了模型在不同任务间的泛化能力。正如论文中所述："We derive a formulation of RL with long-CoT and employ a variant of online mirror descent for robust policy optimization."
混合专家路线(Doubao-1.5-pro)
Doubao-1.5-pro 的 MoE 架构代表了一种全新的思路。通过将模型参数分散到多个专家网络中，并在推理时动态选择激活的专家，实现了高效的参数利用。这种方案使得模型能够以较小的激活参数量实现较大模型的性能。尤其值得注意的是，他们实现了 7 倍的性能杠杆比，即用 1/7 的激活参数达到了完整参数量模型的性能水平。
在多模态能力的整合上，Doubao-1.5-pro 通过原生动态分辨率架构设计，解决了视觉理解中的关键问题。其 Speech2Speech 端到端框架更是展现了在语音交互方面的创新。
启示与未来趋势
技术路线的选择考量
不同的技术路线各有其适用场景。DeepSeek-R1 的纯 RL 路线适合追求极致推理能力的场景，KIMI K1.5 的效率优化路线适合需要处理长文本的实际应用，而 Doubao-1.5-pro 的 MoE 路线则为追求计算效率的场景提供了解决方案。
在选择技术路线时，需要考虑以下关键因素：
- 计算资源约束
- 应用场景需求
- 部署环境限制
- 性能与效率的平衡点
行业启示
这三个模型的发展为行业提供了重要启示。首先，它们证明了在大模型技术上仍有大量创新空间。其次，它们展示了不同技术路线能够互相借鉴和融合。最后，它们都强调了效率优化的重要性，这对于大模型的实际应用具有重要指导意义。
未来展望
大模型技术的未来发展可能会呈现以下趋势：
- 技术路线的融合将更加普遍
- 效率优化将成为持续关注的重点
- 多模态能力的深度整合将成为标配
- 针对特定场景的专门化优化将增多
结论
这三个模型代表了大模型发展的不同方向，每种技术路线都有其独特价值。DeepSeek-R1 展示了纯 RL 训练的潜力，KIMI K1.5 证明了效率优化的重要性，而 Doubao-1.5-pro 则展现了架构创新带来的突破。这些探索为大模型的发展提供了宝贵的经验，也为未来的研究指明了方向。
未来的大模型发展可能会更多地关注如何将这些不同路线的优势结合起来，在保持高性能的同时提升效率，真正实现大模型在各种实际场景中的广泛应用。这需要研究者们持续的创新和探索，也需要产业界的积极实践和验证。
参考文章
DeepSeek-R1
· https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
Kimi-k1.5
· https://github.com/MoonshotAI/Kimi-k1.5
Doubao-1.5-pro