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目录
Model catalogKimi k1.5 (Short-CoT)
KI

Kimi k1.5 (Short-CoT)

Kimi k1.5 (Short-CoT)

Release date: 2025-01-22更新于: 2025-02-15 19:45:23801
Live demoGitHubHugging FaceCompare
Parameters
Not disclosed
Context length
128K
Chinese support
Supported
Reasoning ability

Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology

Kimi k1.5 (Short-CoT)

Model basics

Reasoning traces
Supported
Thinking modes
Thinking modes not supported
Context length
128K tokens
Max output length
No data
Model type
推理大模型
Release date
2025-01-22
Model file size
No data
MoE architecture
No
Total params / Active params
No data / N/A
Knowledge cutoff
No data
Kimi k1.5 (Short-CoT)

Open source & experience

Code license
不开源
Weights license
不开源- 不开源
GitHub repo
https://github.com/MoonshotAI/Kimi-k1.5
Hugging Face
Hugging Face link unavailable
Live demo
No live demo
Kimi k1.5 (Short-CoT)

Official resources

Paper
Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs
DataLearnerAI blog
No blog post yet
Kimi k1.5 (Short-CoT)

API details

API speed
No data
No public API pricing yet.
Kimi k1.5 (Short-CoT)

Benchmark Results

Thinking

综合评估

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
MMLU
Normal
87.40
20 / 59

数学推理

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
MATH-500
Normal
94.60
25 / 42
查看评测深度分析与其他模型对比
Kimi k1.5 (Short-CoT)

Publisher

Moonshot AI
Moonshot AI
View publisher details
Kimi k1.5 (Short-CoT)

Model Overview

Kimi 1.5是月之暗面(Kimi)团队发布的一款多模态推理大语言模型,旨在通过强化学习(RL)和多模态数据处理,提升推理能力。Kimi 1.5有多个版本,其中Short-CoT(短链式推理)模型以高效和精简的推理能力脱颖而出。

Short-CoT模型特点

Kimi 1.5 Short-CoT版本专注于快速、简洁的推理,在计算资源有限的场景下表现优异。相比其他更复杂的版本,Short-CoT模型在推理步骤上进行了优化,减少了上下文窗口的长度,重点解决简单和中等复杂度的任务。

  1. 高效推理:通过强化学习和课程采样,模型从简单任务逐步过渡到复杂任务,确保训练过程高效并且避免了过度计算。
  2. 多模态处理:不仅处理文本数据,Short-CoT还能够处理视觉任务,适应需要图文结合的推理任务,例如MathVista和MMMU等。
  3. 推理简化:通过长度惩罚机制,模型避免了冗长推理,确保在最短时间内给出准确答案。

基准测试结果

Kimi 1.5 Short-CoT在多个标准基准测试中的表现非常出色:

  • MATH-500:得分94.6,显示出强大的数学推理能力。
  • AIME 2024:Pass@1得分60.8,在数学挑战中优于多数同类模型。
  • HumanEval-Mul:Pass@1得分81.5,在编程任务中表现出色。

与Claude 3.5、GPT-4o等主流模型相比,Kimi 1.5 Short-CoT在多个任务中提供了更高的准确性和更快的推理速度。

应用前景

由于其高效的推理和跨模态能力,Kimi 1.5 Short-CoT非常适合应用于需要快速响应的领域,如客户服务、教育辅导和编程调试等场景。

结语

Kimi 1.5 Short-CoT结合了强化学习和优化的推理策略,在保证性能的同时,大幅提升了计算效率。其在推理准确性、速度和多模态能力上的优势,使其成为未来AI应用的理想选择。

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