Klear-Reasoner - 快手推出的全新推理模型

Klear-Reasoner是什么

Klear-Reasoner 是快手推出的高性能推理模型，基于 Qwen3-8B-Base 进行开发。模型通过长思维链监督微调和强化学习训练，在数学和代码推理方面表现出色。Klear-Reasoner 的核心创新是 GPPO 算法，基于保留被裁剪的梯度信息，显著提升模型的探索能力和负样本的收敛速度。在 AIME 和 LiveCodeBench 等基准测试中，Klear-Reasoner 展现出卓越的性能，达到 8B 模型的顶尖水平。模型能解决复杂的数学问题，且能生成高质量的代码片段。Klear-Reasoner 广泛应用在教育、软件开发、金融科技等领域，为推理模型的发展提供宝贵的参考和复现路径。

Klear-Reasoner的功能特色

• 数学推理：模型擅长解决复杂的数学问题，为学生提供清晰的解题思路和步骤，帮助用户更好地理解和掌握数学知识。
• 代码生成与推理：能生成高质量的代码片段，辅助开发者快速实现功能模块。
• 长思维链推理：基于长思维链监督微调和强化学习，能提升模型在多步推理中的表现，支持处理复杂的推理任务。
• 数据质量优化：在训练过程中优先选择高质量数据源，同时保留部分错误样本，增强模型的探索能力。

Klear-Reasoner的核心优势

• 高效的训练方法：结合长思维链监督微调和强化学习，充分发挥两者优势，使模型在复杂推理任务上表现出色，为高性能推理奠定基础。
• 创新的GPPO算法：通过stop gradient操作解耦clip与梯度反向传播，保留所有token梯度信息，提升模型探索能力和负样本收敛速度，显著优化训练效率。
• 强大的推理能力：模型在数学和代码推理方面表现出色，能解决高难度数学竞赛题目并生成高质量代码片段，适用教育、软件开发等多领域，应用前景广阔。
• 数据质量与探索能力的平衡：模型优先选择高质量数据源，同时保留部分错误样本增强探索能力。
• 开源与可复现性：Klear-Reasoner的训练细节和全流程公开，且提供开源资源和详细文档，促进学术交流和技术进步。

Klear-Reasoner的官网是什么

• GitHub仓库：https://github.com/suu990901/KlearReasoner/
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Suu/Klear-Reasoner-8B
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.07629

Klear-Reasoner的适用人群

• 学生：学生能解决数学难题，获取详细的解题步骤，更好地理解和掌握数学知识
• 软件开发者：软件开发者生成高质量的代码片段，快速实现功能模块，提高开发效率和代码质量。
• 金融科技从业者：金融科技从业者分析金融数据，进行风险评估和预测，助力更精准的决策制定。
• 科研人员：科研人员处理复杂的数据分析获得逻辑推理，提升科研效率。
• 智能客服团队：智能客服团队快速准确地解答用户复杂问题，提升用户体验和问题解决效率。