一道步驟難懂的數學奧賽試題、一場組會中的“頭腦風暴”、一個需要做大量“功課”才能做出的生活決策——當大模型能像人類一樣思考時，你會發現，這一切都將在一次回車的敲下后迎刃而解。

“什么樣的場景最適合讓AI鍛煉思考能力？我們認為是數學場景。”11月16日，月之暗面創始人楊植麟發布了新一代數學能力可對標OpenAI o1系列的數學推理模型k0-math，在中考、高考、考研以及包含競賽題的MATH等數學基準測試中，k0-math初代模型成績已經超過o1-mini和o1-preview模型。

“這可以說是，在OpenAI o1發布后，國內首個摸索出并實現o1思路的公司。”對于k0-math的推出，一位國內頭部互聯網公司的大模型技術人員表示，k0-math模型采用的全新強化學習和思維鏈（CoT）推理技術，正是業內普遍認為OpenAI o1系列的技術關鍵所在，國內多家互聯網巨頭均在破解這一“新思路”，但在k0-math發布時，尚未有其他類似模型問世。

在“百模大戰”開戰的一年多里，新技術、新團隊、新應用不斷涌現，戰況也隨之頻繁變動。從月之暗面、零一萬物等“新AI六小龍”和字節跳動、阿里等互聯網大廠團隊在混戰中脫穎而出，到如今應用最廣的AI智能助手陸續上線，可以觀察到的是，豆包和Kimi的領先讓AI智能助手領域逐漸呈現出了“兩超多強”的新格局。

新模型登場

Kimi對標o1

“如果你有100枚硬幣，每枚硬幣正面朝上。每次翻轉包含當前正面朝上的硬幣和它相鄰的兩枚硬幣。最少需要翻轉多少次才能使所有硬幣反面朝上？”

仿佛一個數學天才型選手，Kimi數學版在40秒鐘里完成了對該題的問題分解、3種思路嘗試、解法驗證并正確作答的全套解題流程。

值得注意的是，其中，“意識到逐個翻轉硬幣不可行，我開始思考如何最大化每次翻轉的效果”“意識到翻轉之間隔兩枚硬幣會導致重疊，我考慮增加間隔”等對思維鏈推理的展示，均是模型自我思考能力的體現。

今年9月，被Open AI創始人Sam Altman喻為“新范式開始”的o1誕生，以模仿人類思維過程進行的強化學習和思維鏈技術，突破了AI推理瓶頸。自此，行業的技術焦點也從預訓練轉向了推理和強化學習。

11月16日，Kimi率先交出國內首份答卷。據介紹，相較于以盡快提供答案為關鍵目標的常規模型，新推出的k0-math模型在做題過程中會花更長的時間來推理，包括思考和規劃思路，并且在必要時自行反思改進解題思路，提升答題的成功率。

發布會上，月之暗面公布了k0-math的目前測評得分：在業界最常使用的數學能力基準測試MATH中，k0-math模型得分93.8分，超過o1-mini的90分和o1-preview的85.5分，且k0-math這一成績僅次于o1完全版的94.8分。

在兩個難度更大的競賽級別的數學題庫OMNI-MATH和AIME基準測試中，k0-math初代模型的表現分別達到了o1-mini最高成績的90%和83%。

從線上AI社區的討論中選取一道數學題進行實測，Kimi數學版用時2分10秒完成了對該題的正確解答。從線上該帖的評論區反饋來看，在求解該題時，o1-mini和o1-preview在用時上有約30秒的優勢，但多次測試均未得出正確答案。