如果說過去兩年是“大模型軍備競賽”，那么 2025 年正在發生的，或許是另一種思路的回歸：如何在有限參數下，做到真正的推理能力。

阿布扎比人工智能大學（MBZUAI）的基礎模型研究院團隊，聯合 G42，正式發布了一款名為 K2 Think 的開源推理系統。它只有 320 億參數，卻在數學、代碼和科學任務上表現出了媲美甚至超越百億乃至數千億模型的能力。

更關鍵的是：K2 Think 并非單純堆算力，而是通過 精細化的后訓練（post-training）方法 + 推理時優化（test-time compute）+ 硬件感知的推理路徑，實現了“小模型也能大推理”。

1. 為什么是 K2 Think？

在過去，推理能力往往和模型規模強綁定。大家默認：越大越聰明。 但事實是，大參數帶來的是推理上限，同時也帶來了 高昂的成本、推理延遲和部署困難。

K2 Think 的設計哲學，正好反其道而行：

• 參數不追求極致規模，而是選擇了Qwen2.5-32B 作為基座；
• 通過六大支柱的后訓練與推理優化方法，去逼近甚至追上超大模型的能力；
• 依靠Cerebras Wafer-Scale Engine和推測解碼（speculative decoding），把看似“笨重”的推理過程跑得極快。

一句話總結：這是一個 小而精、并且 完全開源 的推理系統。

2. 六大“支柱”背后的核心技術

K2 Think 的獨特之處在于，它并不是單一訓練策略的成果，而是把多種方法組合成一個整體框架。研究團隊稱之為 六大支柱（pillars）：

1）長鏈路思維監督微調（Long CoT SFT）

• 使用大規模長鏈路推理數據（覆蓋數學、代碼、科學和對話）對模型進行訓練；
• 目標是讓模型學會“把思考過程寫出來”，而不是直接輸出答案；
• 在早期階段就獲得了顯著性能提升，例如在 AIME’24 數據集上達到約 79%。

2）可驗證獎勵的強化學習（RL with Verifiable Rewards, RLVR）

• 使用 Guru 數據集（約 9.2 萬條，涵蓋數學、代碼、邏輯、仿真、表格等六大領域）；
• 與其說是“鼓勵模型輸出”，不如說是“獎勵可驗證的正確性”；
• 研究發現：從一個強監督微調（SFT）起點開始 RL，提升有限；但直接在 base model 上應用 RL，提升幅度反而巨大。

3）計劃先行（Agentic Plan-Before-You-Think）

• 推理時先生成一個簡短“計劃”，再輸出完整解答；
• 結果不僅正確率提高，輸出反而更短、更高效。

4）推理時縮放（Test-time Scaling）

• 結合best-of-N策略和驗證器，挑選最優解；
• 平均 token 數下降 11% 左右，意味著推理更快，成本更低。

5）推測解碼（Speculative Decoding）

• 用“草稿+驗證”的方式生成文本，大幅提升生成速度；
• 在數學/代碼任務中，幾乎可以做到實時響應。

6）晶圓級硬件加速（Wafer-Scale Inference）

• 部署在Cerebras Wafer-Scale Engine上，吞吐可達每秒2000 tokens；
• 讓“小模型大推理”變得真正可落地。

3. 數學、代碼與科學：硬核成績單

很多人可能會懷疑：32B 參數，真的能打嗎？數據說話。

• 數學：

     a.AIME’24 → 90.83

     b.AIME’25 → 81.24

     c.HMMT25 → 73.75

     d.Omni-HARD → 60.73

     e.微平均分數 67.99，不僅領先同類開源模型，甚至在效率上能和 GPT-OSS-120B、DeepSeek V3.1（671B）掰手腕。

• 代碼生成：

     a.LiveCodeBench v5 → 63.97，超過 Qwen3-235B-A22B（56.64）；

     b.SciCode → 39.2/12.0，接近最強開源系統的表現。

• 科學知識與推理：

     a.GPQA-Diamond → 71.08；

     b.HLE → 9.95。

一句話：K2 Think 并非“數學單項選手”，而是多領域通吃。

4. 為什么它特別？小模型的大智慧

對比市面上動輒上百億、上千億的推理模型，K2 Think 的特別之處在于：

• 開源徹底：不僅權重，連訓練數據、推理代碼都公開；
• 高效可部署：32B 的體量，意味著企業和研究者能實際調優和部署；
• 推理更快：plan-before-you-think + speculative decoding，讓它既“想得清楚”，又“說得快”；
• 成本更低：短輸出、硬件感知推理路徑，大幅節省 Token 和計算開銷。

這也意味著，推理能力的競爭，正在從“比誰更大”轉向“比誰更聰明”。

5. 未來影響：推理的“輕量化革命”

從 K2 Think 的嘗試，可以看到兩個趨勢：

• 參數效率成為新指標：過去比的是“模型有多大”，未來要比的是“同等參數能做到什么”；
• 推理路徑設計成為核心競爭力：不再是單純依賴模型規模，而是通過訓練數據、強化學習、推理時優化、硬件適配的全鏈路結合，釋放更強的能力。

換句話說，未來的推理系統，不一定非要“巨無霸”，反而可能是“小模型+聰明的推理框架”。

對于開源社區，K2 Think 的出現更像是一種信號：參數不必盲目做大，推理能力完全可以通過架構與優化來突破。

結尾

在推理任務越來越重要的當下，K2 Think 給出了一個值得思考的答案：真正的突破，可能不是更大，而是更聰明。

那么問題來了：如果 32B 的 K2 Think 就能做到媲美上千億的推理效果，你覺得未來 AI 的“最優解”會在哪里？

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯