小模型，大推理：MBZUAI 开源 K2 Think，32B 模型超越超大体量对手 原创

如果说过去两年是“大模型军备竞赛”，那么 2025 年正在发生的，或许是另一种思路的回归：如何在有限参数下，做到真正的推理能力。

阿布扎比人工智能大学（MBZUAI）的基础模型研究院团队，联合 G42，正式发布了一款名为 K2 Think 的开源推理系统。它只有 320 亿参数，却在数学、代码和科学任务上表现出了媲美甚至超越百亿乃至数千亿模型的能力。

更关键的是：K2 Think 并非单纯堆算力，而是通过 精细化的后训练（post-training）方法 + 推理时优化（test-time compute）+ 硬件感知的推理路径，实现了“小模型也能大推理”。

1. 为什么是 K2 Think？

在过去，推理能力往往和模型规模强绑定。大家默认：越大越聪明。 但事实是，大参数带来的是推理上限，同时也带来了 高昂的成本、推理延迟和部署困难。

K2 Think 的设计哲学，正好反其道而行：

• 参数不追求极致规模，而是选择了Qwen2.5-32B 作为基座；
• 通过六大支柱的后训练与推理优化方法，去逼近甚至追上超大模型的能力；
• 依靠Cerebras Wafer-Scale Engine和推测解码（speculative decoding），把看似“笨重”的推理过程跑得极快。

一句话总结：这是一个 小而精、并且 完全开源 的推理系统。

2. 六大“支柱”背后的核心技术

K2 Think 的独特之处在于，它并不是单一训练策略的成果，而是把多种方法组合成一个整体框架。研究团队称之为 六大支柱（pillars）：

1）长链路思维监督微调（Long CoT SFT）

• 使用大规模长链路推理数据（覆盖数学、代码、科学和对话）对模型进行训练；
• 目标是让模型学会“把思考过程写出来”，而不是直接输出答案；
• 在早期阶段就获得了显著性能提升，例如在 AIME’24 数据集上达到约 79%。

2）可验证奖励的强化学习（RL with Verifiable Rewards, RLVR）

• 使用 Guru 数据集（约 9.2 万条，涵盖数学、代码、逻辑、仿真、表格等六大领域）；
• 与其说是“鼓励模型输出”，不如说是“奖励可验证的正确性”；
• 研究发现：从一个强监督微调（SFT）起点开始 RL，提升有限；但直接在 base model 上应用 RL，提升幅度反而巨大。

3）计划先行（Agentic Plan-Before-You-Think）

• 推理时先生成一个简短“计划”，再输出完整解答；
• 结果不仅正确率提高，输出反而更短、更高效。

4）推理时缩放（Test-time Scaling）

• 结合best-of-N策略和验证器，挑选最优解；
• 平均 token 数下降 11% 左右，意味着推理更快，成本更低。

5）推测解码（Speculative Decoding）

• 用“草稿+验证”的方式生成文本，大幅提升生成速度；
• 在数学/代码任务中，几乎可以做到实时响应。

6）晶圆级硬件加速（Wafer-Scale Inference）

• 部署在Cerebras Wafer-Scale Engine上，吞吐可达每秒2000 tokens；
• 让“小模型大推理”变得真正可落地。

3. 数学、代码与科学：硬核成绩单

很多人可能会怀疑：32B 参数，真的能打吗？数据说话。

• 数学：

     a.AIME’24 → 90.83

     b.AIME’25 → 81.24

     c.HMMT25 → 73.75

     d.Omni-HARD → 60.73

     e.微平均分数 67.99，不仅领先同类开源模型，甚至在效率上能和 GPT-OSS-120B、DeepSeek V3.1（671B）掰手腕。

• 代码生成：

     a.LiveCodeBench v5 → 63.97，超过 Qwen3-235B-A22B（56.64）；

     b.SciCode → 39.2/12.0，接近最强开源系统的表现。

• 科学知识与推理：

     a.GPQA-Diamond → 71.08；

     b.HLE → 9.95。

一句话：K2 Think 并非“数学单项选手”，而是多领域通吃。

4. 为什么它特别？小模型的大智慧

对比市面上动辄上百亿、上千亿的推理模型，K2 Think 的特别之处在于：

• 开源彻底：不仅权重，连训练数据、推理代码都公开；
• 高效可部署：32B 的体量，意味着企业和研究者能实际调优和部署；
• 推理更快：plan-before-you-think + speculative decoding，让它既“想得清楚”，又“说得快”；
• 成本更低：短输出、硬件感知推理路径，大幅节省 Token 和计算开销。

这也意味着，推理能力的竞争，正在从“比谁更大”转向“比谁更聪明”。

5. 未来影响：推理的“轻量化革命”

从 K2 Think 的尝试，可以看到两个趋势：

• 参数效率成为新指标：过去比的是“模型有多大”，未来要比的是“同等参数能做到什么”；
• 推理路径设计成为核心竞争力：不再是单纯依赖模型规模，而是通过训练数据、强化学习、推理时优化、硬件适配的全链路结合，释放更强的能力。

换句话说，未来的推理系统，不一定非要“巨无霸”，反而可能是“小模型+聪明的推理框架”。

对于开源社区，K2 Think 的出现更像是一种信号：参数不必盲目做大，推理能力完全可以通过架构与优化来突破。

结尾

在推理任务越来越重要的当下，K2 Think 给出了一个值得思考的答案：真正的突破，可能不是更大，而是更聪明。

那么问题来了：如果 32B 的 K2 Think 就能做到媲美上千亿的推理效果，你觉得未来 AI 的“最优解”会在哪里？

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯