显著的性能优势
在实时基准测试 LiveCodeBenchPro 中，KAT-V1 的 40B 版本成功跻身闭源模型行列，超越了众多开源模型。
快手的 Kwaipilot 团队在技术报告中详细阐述了 KAT-V1 背后的多项技术创新，包括一种全新的长短思考混合模型训练范式，以及一种新型强化学习算法 Step-SRPO，显著提升了模型的推理能力和思考密度。
解决过度思考的问题
自 OpenAI 推出 o 系列模型以来，推理模型的思考方式逐渐演变为 「过度思考」，导致响应时间延长，用户体验下降。
KAT-V1 针对这一问题进行了优化，研究团队希望模型能够根据任务复杂度自主判断是否进行深入思考，从而实现更高效的人机协作。快手团队在今年 6 月推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 为解决此问题提供了初步方案，KAT-V1 在此基础上进行了进一步的推理能力优化。
创新的数据处理与模型蒸馏技术
KAT-V1 模型是在 Qwen2.5-32B 的基础上进行扩展的。团队构造了大量的思考与非思考数据，并在预训练阶段使用了约 1000 万个示例，以确保模型在科学、代码、数学等多个领域的能力泛化。通过独特的异构蒸馏框架，KAT-V1 能高效地将教师模型的知识传递给学生模型，大大降低了模型初始化的成本。
在模型的后训练阶段，Kwaipilot 团队通过强化学习方法提升模型的智能决策能力。KAT-V1 能够通过学习，智能选择合适的思考模式，使得在复杂问题上，其性能可以达到 DeepSeek-R1-0528 的 95% 以上。
目前，KAT-V1 的 40B 版本已在 HuggingFace 平台上线，用户也可以在快手打造的 AI 研发助手 Kwaipilot 中体验这一模型。200B 版本的 MoE 模型仍在训练中，未来有望带来更强大的功能和应用。
模型开源地址:https://huggingface.co/Kwaipilot/KAT-V1-40B
技术报告地址:https://arxiv.org/pdf/2507.08297
