快手 Kwaipilot 团队开源 40B 大模型 KAT-V1-40B ：用 AutoThink 实现智能“何时思考”

在当前大模型普遍追求“深度推理”的趋势下，一个更现实的问题逐渐浮现：是否每个问题都需要长篇思维链？

过度使用思维链（Chain-of-Thought, CoT）不仅增加计算开销、拖慢响应速度，还可能导致“过度思考”——对简单问题进行冗余推理，反而影响准确性和用户体验。

为解决这一问题，快手 Kwaipilot 团队正式开源其最新大语言模型：Kwaipilot-AutoThink（简称 KAT）。

• 模型：https://huggingface.co/Kwaipilot/KAT-V1-40B

KAT 是一个 400亿参数 的开源大模型，首次系统性地引入 “自动思考”（AutoThink）训练范式，让模型学会自主判断何时该深入推理，何时应直接作答，在效率与质量之间实现动态平衡。

核心目标：让推理成为“可选项”，而非“默认项”

传统大模型在处理任务时通常采用固定策略：

• 要么始终启用思维链（CoT），导致简单问题也“绕圈子”；
• 要么完全关闭推理，牺牲复杂任务的表现。

KAT 的突破在于：

它能根据输入任务的复杂性，动态决定是否激活推理路径。

例如：

• 输入：“2+2等于几？” → 模型识别为简单任务，输出 <think_off><answer>4，直接响应。
• 输入：“请推导勾股定理的几何证明” → 模型判定需推理，输出 <think_on><think>...详细步骤...<answer>证毕。

这种“有选择地思考”的能力，使 KAT 在保持高推理性能的同时，显著降低延迟与资源消耗。

训练方法：两阶段构建“会判断的模型”

KAT 采用简洁高效的两阶段训练流程，兼顾能力获取与模式控制。

阶段一：预训练 —— 分离“推理”与“直答”能力

关键技术：

• 双模式数据构建：
  • Think-off 数据：通过自定义标记系统标注的无需推理任务（如事实问答、简单计算）。
  • Think-on 数据：由多代理求解器生成的复杂推理样本（如数学证明、代码调试）。
• 知识蒸馏 + 多标记预测（MTP）：
  • 从教师模型中提取推理路径与答案联合知识；
  • 通过预测 <judge>、<think_on/off> 等未来标记，增强模型对任务类型的感知能力。

✅ 成果：基础模型在不增加预训练成本的前提下，获得强大的事实记忆与初步推理能力。

阶段二：后训练 —— 让推理“按需触发”

关键技术：

• Cold-start AutoThink：
  • 利用多数投票机制为初始训练提供模式选择先验；
  • 结合意图感知提示，帮助模型快速建立“什么问题需要想”的直觉。
• Step-SRPO（Step-wise Supervised Reinforcement Policy Optimization）：
  • 引入中间监督信号，分别奖励：
    • 正确的模式选择（该想的时候想，不该想的时候不绕弯）；
    • 在选定模式下的答案准确性。
  • 实现端到端的结构化优化。

✅ 成果：模型学会仅在推理真正有益时才启动思维链，减少冗余标记使用，提升推理效率。

输出格式：结构化响应，机器可解析

KAT 采用标准化标记系统输出响应，确保推理路径清晰、可追溯、可自动化处理。

这种结构化设计特别适用于下游应用（如代码助手、客服机器人），便于系统自动提取答案或监控推理行为。

主要特点与创新

性能表现：多项基准超越现有模型

KAT 在多个权威评测中表现优异，尤其在推理效率与准确性平衡方面展现出领先优势。

数学推理（AIME 系列）

💡 在达到更高分数的同时，使用的推理标记更少，说明其推理更精准、无冗余。

编程能力测试

未来计划

快手团队表示，后续将陆续开源更多资源，推动 AutoThink 范式的广泛应用：

即将发布：

• 📄 配套论文：全面介绍 AutoThink 框架，涵盖：
  • Cold-start 初始化机制
  • Step-SRPO 算法细节
  • 数据构建与奖励函数设计
• 🧩 训练资源开源：
  • 双模式标注数据集
  • 强化学习训练代码库
• 📦 模型套件扩展：
  • 开源 1.5B、7B、13B 参数版本的 KAT 检查点
  • 所有模型均采用 AutoThink 门控训练，支持轻量部署

为什么 KAT 值得关注？

KAT 不仅是一个更强的模型，更是一种新的推理范式探索——

让 AI 学会“停下来想想要不要想”，或许是通向高效智能的重要一步。