KAT-V1 大模型开源：快手 40B 版本性能接近 R1-0528，自动思考能力飞跃
自动思考模式引领AI进化
快手公司正式推出并开源了全新的 KAT-V1 自动思考（AutoThink）大模型。该模型在"思考"与"非思考"能力的融合方面表现出色，能够根据问题的复杂程度智能切换思考模式，实现更高效的推理与决策。
双版本齐发 性能强劲
KAT-V1 包含 40B 与 200B 两个版本。其中，40B 版本在自动思考模式下的性能已接近最新发布的 DeepSeek-R1（参数量达 6850 亿），表现出极高的竞争力。
而 200B 版本则在多个基准测试中超越了 Qwen、DeepSeek 以及 Llama 系列的旗舰模型，展现出卓越的综合能力。
实时测试表现亮眼
在 LiveCodeBench Pro 实时基准测试中，KAT-V1 的 40B 版本成功跻身闭源模型行列，远超众多开源模型的表现。
核心技术突破
快手旗下的 Kwaipilot 团队在技术报告中详细介绍了 KAT-V1 的多项创新技术：
- 采用全新的长短思考混合模型训练范式，提升模型的推理深度与灵活性；
- 引入新型强化学习算法 Step-SRPO，显著增强模型的推理能力与思考密度。
应对"过度思考"挑战
自 OpenAI 推出 o 系列模型以来，推理模型普遍存在"过度思考"现象，导致响应延迟、用户体验下降。
KAT-V1 在此方面进行了针对性优化，研究团队希望模型能根据任务复杂度自主判断是否深入思考，从而实现更高效的人机协作。
此前推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 已为此问题提供了初步解决方案，KAT-V1 在此基础上进一步提升了推理效率。
数据驱动与模型蒸馏创新
KAT-V1 基于 Qwen2.5-32B 构建，团队构建了大量"思考"与"非思考"样本，并在预训练阶段使用了约 1000 万个示例，确保模型在科学、编程、数学等多领域的泛化能力。
借助独特的异构蒸馏框架，KAT-V1 能高效将教师模型的知识迁移至学生模型，显著降低模型初始化成本。
智能决策能力再升级
在后训练阶段，Kwaipilot 团队通过强化学习方法提升模型的智能决策能力。KAT-V1 能够通过学习自主选择合适的思考模式，在处理复杂任务时，性能可达到 DeepSeek-R1-0528 的 95% 以上。
开源开放 共享未来
目前，KAT-V1 的 40B 版本已上线 Hugging Face 平台，用户也可在快手打造的 AI 研发助手 Kwaipilot 中体验该模型。
200B 版本的 MoE 模型仍在训练中，未来或将带来更强大的功能与更广泛的应用场景。