《2025年DeepSeek-R1、Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告》

该报告聚焦于 DeepSeek-R1、Kimi 1.5 等类强推理模型的开发，详细阐述了模型的技术细节、创新点、应用前景以及面临的挑战，为理解当前大语言模型发展趋势提供了全面视角。

模型概述

DeepSeek - R1：开创 RL 加持下强推理慢思考范式新边界，通过有效的 Test-Time Scaling 和 Train-Time Scaling 提升推理能力，在数学代码、知识问答等任务上表现卓越，在 AIME2024 上成绩超越 OpenAI - o1 - 1217，在 MATH - 500 上与 OpenAI - o1 - 1217 相当。

Kimi 1.5：专注用长文本 CoT 解决推理时 Scaling 问题，利用 RL 探索，将 RL 应用于长文本 CoT 推理，通过隐式规划提升推理能力，采用长文本到短文本的训练方法提高性能。

技术剖析

DeepSeek - R1 Zero：无需监督微调 SFT，纯强化学习驱动。采用基于规则的奖励（准确率奖励 + 格式奖励），避免奖励模型相关问题；通过组相对策略优化（GRPO）和瞄准推理任务的大规模强化学习，提升模型数学代码能力和长文本推理能力。

DeepSeek - R1 技术 Pipeline：包括冷启动、推理为中心 RL、拒绝采样和全领域 SFT、全领域 RL 等阶段。冷启动利用带反思和验证的数据集提升模型性能；推理为中心 RL 增加大规模 RL 训练，提升推理能力；拒绝采样和全领域 SFT 使模型语言表现更自然；全领域 RL 进一步提升帮助性和安全性。

GRPO 算法：通过构建多个模型输出的群组计算相对奖励估计基线，避免使用与策略模型大小相同的评论模型，降低计算成本，保证模型学习策略。引入奖励缩放和策略裁剪提升训练稳定性，分为基于结果监督和基于过程监督两种方式。

技术对比

与 Kimi 1.5 对比：二者都关注 RL 方法提升，Kimi 1.5 从 In - Context RL 角度训练模型 approximate Planning 过程；DeepSeek - R1 从纯 RL 入手，利用 GRPO + Rule - Based Reward 激活模型能力。

强推理路径对比（Pure RL vs STaR - based）：STaR 将思考过程建模到语言模型的 Next Token Prediction 中，通过自我迭代和监督微调学习 MetaCoT，但对问题结构要求高，难以融入 Rule - Based Reward；Pure RL 直接利用 RL 激活基座模型推理潜力，构建 rule - based reward 和设计 RL Data。

蒸馏 vs 强化学习：蒸馏可学习数据中的推理范式，但多为拟合数据 Pattern，难以学习数学规律和 MetaCoT；强化学习通过试错学习推理规律，泛化性和推理表现上界更高。

未来方向

长思维链可解释性：长思维链推理可提高模型可解释性，但不能完全解决问题，需结合 AI - Driven 监督机制、对比推理和形式验证等方法。

模态扩展 + 模态穿透：通过从语言反馈中学习（LLF）实现任意到任意模态对齐微调，利用多模态大模型的能力拓展智能边界。

强推理赋能 Agentic 发展：利用强推理能力赋能 Agent 和具身智能，需克服内存和记忆模块挑战。

强推理模型监管和保证：大模型存在抗拒对齐现象，需从模型内在机理出发设计算法和评估方法；Deliberative Alignment 利用强推理能力学习安全规范增强模型安全性；形式化验证可提升 AI 系统可靠性和处理复杂推理问题的能力。

报告围绕 DeepSeek-R1、Kimi 1.5 等类强推理模型展开。DeepSeek-R1 开创 RL 加持的强推理慢思考范式，通过 GRPO 等技术在多任务中表现出色。Kimi 1.5 利用长文本 CoT 和 RL 解决推理问题。报告对比了它们与其他模型的技术路径，探讨了蒸馏、强化学习等方法的优劣，分析了 MCTS、PRM 的作用。还展望了未来，包括长思维链可解释性、模态扩展、强推理赋能 Agentic 发展以及模型监管和安全保证等方向。

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DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及 类强推理模型开发解读（含PPT）

深入探讨了以DeepSeek-R1和Kimi 1.5为代表的类强推理模型的开发、技术细节、应用效果及未来发展方向，展示了强化学习在提升模型推理能…