36氪 AI 09月11日
K2 Think:速度惊人的开源AI模型,数学推理能力突出
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阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学与G42 AI合作推出K2 Think,一款基于Qwen 2.5-32B打造的开源AI模型。该模型以其惊人的推理速度著称,实测已超过每秒2000个tokens,远超同类模型。K2 Think尤其擅长数学推理,在多项数学基准测试中表现优异,并采用了长链路思维微调、可验证奖励强化学习、推理前智能规划等创新技术。虽然目前不支持文档传输和多模态,但其在数学和逻辑领域的强大能力使其成为先进的开源AI推理系统。

🚀 **K2 Think的卓越速度**:该模型由阿联酋MBZUAI与G42 AI合作推出,基于Qwen 2.5-32B,实测速度已突破每秒2000个tokens,远超典型GPU部署,展现出惊人的推理效率,为用户提供了极快的交互体验。

🧠 **专注数学推理能力**:K2 Think被官方定位为“有史以来最先进的开源AI推理系统”,尤其在数学推理方面表现突出。它在AIME、HMMT和Omni-MATH-HARD等数学基准测试中取得了高分,证明了其在解决复杂数学问题上的强大实力。

💡 **多项技术创新驱动**:该模型成功实现了高速推理,得益于多项技术创新,包括长链路思维的监督微调(SFT),通过链式推理数据训练模型逐步思考;可验证奖励的强化学习(RLVR),以答案对错作为奖励信号;以及推理前的智能规划,先制定解题大纲再进行推理。

⚙️ **硬件与软件的协同优化**:K2 Think的超高速度也得益于硬件的支持,采用了Cerebras WSE晶圆级引擎,并结合了推测解码(Speculative Decoding)等技术,实现推理时并行生成和验证答案,减少冗余计算,确保长链路推理的流畅性。

全球最快的开源大模型来了——速度达到了每秒2000个tokens!

虽然只有320亿参数(32B),吞吐量却是超过典型GPU部署的10倍以上的那种。

它就是由阿联酋的穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学(MBZUAI)和初创公司G42 AI合作推出的K2 Think

名字是不是有点熟悉?

没错,它和月之暗面前不久推出的Kimi K2在命名上是有点小撞车,不过阿联酋这个多了个“Think”。

但非常有意思的一点是,在K2 Think的背后,确实有“made in China”的味道。

因为从HuggingFace中的Model tree来看,K2 Think是基于Qwen 2.5-32B打造的:

而且“全球最快开源AI模型”之外,MBZUAI官方还称自家的K2 Think是“有史以来最先进的开源 AI 推理系统”

那么它的实力到底几何?我们继续往下看。

实测速度均超过2000 tokens/秒

目前,K2 Think已经给出了可以体验的地址(见文末)。

我们先小试牛刀测试一把IMO的试题:

Let a_n = 6^n + 8^n. Determine the remainder when dividing a_{83} by 49.

可以肉眼看到,在没有任何加速的情况下,K2 Think在思考过后输出答案的速度,真的就是“啪的一下”。

从底部给出的速度来看,已经达到了2730.4 tokens/秒

接下来,我们用中文来测试一个经典问题:

Strawberry这个单词里面有几个字母R?

速度依旧保持在了2224.7 tokens/秒,并且给出了正确答案:3个R。

我们再来实测几道AIME 2025的数学题:

Find the sum of all integer bases $b>9$ for which $17_{b}$ is a divisor of $97_{b}$.

Find the number of ordered pairs $(x,y)$, where both $x$ and $y$ are integers between $-100$ and $100$, inclusive, such that $12x^{2}-xy-6y^{2}=0$.

可以看到,K2 Think最大特点就是所有问题均能保持在超过2000 tokens/秒的速度,并且就目前实测结果来看,生成的答案均是正确。

但从功能角度来看,目前K2 Think还不支持文档传输,以及多模态等能力。

不过MBZUAI的高级研究员Taylor W. Killian在X上也给出了解释:

这个模型主要为数学推理而开发。

技术报告也已发布

从体量上来看,K2 Think仅有32B,但官方却表示,它已经可以与OpenAI和DeepSeek旗舰推理模型的性能相当。

从测试结果来看,K2 Think在多项数学基准测试中,拿下了较为理想的分数,例如AIME’24 90.83分、AIME’25 81.24分、HMMT25 73.75分,以及Omni-MATH-HARD上取得60.73分的成绩。

并且K2 Think团队已经发布技术报告

从整体来看,K2 Think团队主要从六个方面做到了技术创新:

长链路思维的监督微调(SFT):通过精心设计的链式推理数据,训练模型逐步思考,而不是直接给答案,使其在复杂问题上更有条理。

可验证奖励的强化学习(RLVR):模型不是依赖人类偏好打分,而是直接以答案对错为奖励信号,显著提升数学、逻辑等领域的表现。

推理前的智能规划(Plan-Before-You-Think):先让一个规划代理提炼问题要点,制定解题大纲,再交给模型展开详细推理,就像人类先列提纲再解题一样。

推理时扩展(Best-of-N采样):对同一问题生成多个答案,再挑选最佳结果,从而提高正确率。

推测解码(Speculative Decoding):在推理时并行生成和验证答案,减少冗余计算,加速输出。

硬件加速(Cerebras WSE晶圆级引擎):依托全球最大的单芯片计算平台,实现单请求每秒超2000 tokens的生成速度,使长链路推理也能保持流畅的交互体验。

与此同时,研究团队还对K2 Think进行了系统的安全测试 ,包括拒绝有害请求、多轮对话鲁棒性、防止信息泄露和越狱攻击等,整体达到了较高水平。

体验地址:https://www.k2think.ai/

技术报告:https://k2think-about.pages.dev/assets/tech-report/K2-Think_Tech-Report.pdf

参考链接:

[1]https://www.k2think.ai/k2think

[2]https://x.com/mbzuai/status/1965386234559086943

[3]https://huggingface.co/LLM360/K2-Think

[4]https://venturebeat.com/ai/k2-think-arrives-from-uae-as-worlds-fastest-open-source-ai-model

[5]https://www.youtube.com/watch?v=8C6_B1QeyBo

本文来自微信公众号 “量子位”(ID:QbitAI),作者:金磊,36氪经授权发布。

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