继2025年2月发布首款中文逻辑推理大模型Skywork-o1之后,昆仑万维天工团队在此基础上持续迭代优化,4月13日,重磅推出全新升级的Skywork-OR1系列模型。
该系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能,进一步突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。同时,Skywork-OR1全面开放、免费使用,以完全开源的形式回馈开发者社区,坚定践行天工团队在推动AI技术发展上的开源路线。
此次开源涵盖三款高性能模型,包括:
1.Skywork-OR1-Math-7B:聚焦数学领域的专项模型,同时也具有较强的代码能力。
2.Skywork-OR1-7B-Preview:融合数学与代码能力、兼具通用性与专业性的通用模型。
3.Skywork-OR1-32B-Preview:面向更高复杂度任务、具备更强推理能力的旗舰版本。
此次发布的Skywork-OR1系列采用业界最高透明度的开源策略:不同于其他前沿开源推理模型仅开放模型权重,我们全面开源了模型权重、训练数据集和完整训练代码,所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台。
配套的技术博客已发布于Notion平台,详细阐述了数据处理流程、训练方法和关键技术发现,为社区提供了完全可复现的实践参考。
目前Skywork-OR1-7B和Skywork-OR1-32B的能力还在持续提升,在两周内我们还会发布两个模型的正式版本,同时也会推出更为系统详尽的技术报告,进一步分享我们在推理模型训练中的经验与洞察。我们相信,这种全方位的开源策略将有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。
在评测方面,Skywork-OR1系列模型引入了avgk作为核心评估指标,用于衡量模型在进行k次尝试时成功解决问题的平均表现。相较于传统的passk指标仅关注是否“至少一次成功”,avgk能更细致地捕捉模型在多轮生成过程中的稳定性与整体推理能力,从而更全面反映其真实性能水平与实用价值。

在数学推理任务中:
1.通用模型Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview在AIME24与AIME25数据集上均实现了同参数规模下的最优表现,展现出强大的数学推理能力。
2.针对数学场景深度优化的专项模型Skywork-OR1-Math-7B更是在AIME24和AIME25上分别取得69.8与52.3的高分,远超当前主流7B级别模型,充分验证了其在高阶数学推理任务中的专业优势。
3.Skywork-OR1-32B-Preview在所有benchmark上均实现了对QwQ-32B的超越,并在更难的AIME25上基本与R1持平。
在竞赛编程任务中:
1.通用模型Skywork-OR1-7B-Preview与Skywork-OR1-32B-Preview在LiveCodeBench数据集上均取得了同等参数规模下的最优性能。
2.Skywork-OR1-32B-Preview表现尤为突出,其代码生成与问题求解能力已接近DeepSeek-R1,在大幅压缩模型体量的同时实现了卓越的性价比,充分展现出天工团队训练策略的先进性。
其中Skywork-OR1-Math-7B表现尤为亮眼,作为一个专注于数学推理能力的7B参数模型,通过多阶段GRPO训练在复杂数学问题上实现了卓越表现,同时在代码任务上也有较强的泛化能力。下图是该模型在AIME24上的训练准确率曲线,清晰呈现了多阶段训练过程中性能的稳定提升轨迹。
Skywork-OR1-Math-7B最终模型在AIME24和AIME24上分别达到69.8%和52.3%,超越了OpenAI-o3-mini ,达到了当前尺寸SOTA性能。值得注意的是,尽管该模型训练过程中未专门针对代码能力进行优化,但在代码评测基准上Livecodebench从37.6%提升到43.6%,相比基线模型的显著提升,这也表明我们的训练方法具有较好的领域泛化性。
自2023年以来,昆仑万维坚定地开源大模型回馈开发者和行业。2025年开源的Skywork-R1V多模态视觉推理模型、SkyReels-V1面向AI短剧创作的视频生成模型、Skywork-o1推理模型以及2024年开源的Skywork-Reward奖励模型,不仅在Hugging Face上下载数据表现亮点,开发者讨论度和模型热度依然居高不下。
当前,全球人工智能领域的竞争日趋激烈,竞赛的焦点正逐步从基础模型能力扩展到推理能力的比拼。AI大模型能否有效模仿人类的思维过程、具备逻辑推理和复杂任务的求解能力,已成为衡量技术先进性与通用智能潜力的关键指标。
在此背景下,为打破科技巨头对核心AI大模型技术的垄断壁垒,推动技术自主可控发展,中国多家企业纷纷投身于开源大模型生态的建设。未来,昆仑万维仍继续秉持“All in AGI 与 AIGC”战略、“实现通用人工智能,让每个人更好地塑造和表达自我”的使命,持续加大在通用大模型、开源框架和推理能力提升等方向的研究投入,力求在全球AI技术浪潮中抢占先机、塑造竞争优势。
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