MBZUAI推出K2 Think V2:阿联酋完全自主研发的新一代推理系统
2026-01-29 02:03:03 阅读量:3034 来源:国际快讯
阿联酋阿布扎比2026年1月29日 /汽车产业互联快讯/ -- G42、Cerebras Systems与穆罕默德•本•扎耶德人工智能大学(Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence,简称 MBZUAI)基础模型研究所(Institute of Foundation Models,简称IFM)今日宣布推出K2 Think V2。 这款拥有最新700亿参数的高级推理系统现已基于K2-V2基础模型构建,后者是IFM最强大的完全前沿级开源基础模型,专为K2 Think量身打造。
MBZUAI推出K2 Think V2:阿联酋完全自主研发的新一代推理系统
此次发布标志着阿联酋在技术主权方面的一个重要里程碑。 尽管K2 Think有多个开放通用的早期版本,但K2 Think V2(70B)版首次实现了真正意义上的端到端开源;涵盖从预训练数据和筛选,到后期训练、推理对齐和效果评估等全流程。 最终形成一个更透明、更强大的推理系统。
通过将基础模型升级至K2-V2,K2 Think V2将性能、开放性和独立性提升至全新的水平,巩固了阿联酋在构建全球可访问且完全自主的前沿级人工智能系统方面的领导地位。
K2 Think V2的独特之处
K2 Think V2标志着开放式推理系统实现阶跃式变革,从叠加在基础模型之上的推理模型,转变为直接嵌入基础模型内部的推理模型。 其继承了K2-V2的长上下文功能和全流程训练透明度,现已作为一个完全自主的端到端系统运行。
K2 Think V2(70B)的每个阶段均保持开放、可供检验且可独立复制,从而确保科研可信度和国家层面的人工智能主权。 作为专门构建的推理系统,其使用数学、科学、编程、逻辑和模拟等领域的长链思维,进行复杂问题的逐步推理求解。
这种以推理为先、完全开放式的基础可直接转化为更高水平的性能表现。 与其他开源推理系统相比,K2 Think V2在AIME2025、GPQA-Diamond、HMMT和IFBench等复杂推理基准测试中取得了领先的成果。
核心功能,简洁呈现
基于K2-V2构建
K2 Think V2(70B)由MBZUAI IFM的最新基础模型提供支持,其设计旨在支持推理、长上下文和对齐,从而提高推理系统的性能上限。
更长久的记忆,更深入的思考
上下文长度经过扩展,可对更庞大的信息主体进行持续的多步推理。
真正独立的数据管道
所有训练均基于IFM精选的数据集(包括Guru数据集),这些数据集已完全剔除下游基准测试的污染信息,以确保公平可靠的评估。
360度开放式透明度
从预训练数据与中间检查点,到后期训练方案与评估,每个组件均可供检验、重复使用和扩展。
如需了解有关K2 Think V2(70B)的更多信息,或了解用于构建K2 Think V2的数据,请访问基础模型研究所的官方平台。 您还可以通过以下资源访问该系统并了解更多信息:
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关于Cerebras
Cerebras Systems构建了全球最快的人工智能基础设施。 我们是一支具有开创精神的计算机架构师、计算机科学家、人工智能研究人员和工程师团队。 我们通过创新和发明助力人工智能实现极致迅捷,因为我们相信,当人工智能足够快时,它将能改变世界。 我们的旗舰技术——Wafer Scale Engine(WSE),是世界上最大、最快的人工智能处理器。 WSE的体积是最大GPU的56倍,其每单位算力能耗却极低,可提供比竞争对手快20倍以上的推理和训练。 五大洲的多家领先企业、研究机构和政府均选择Cerebras来运行其AI工作量。 Cerebras解决方案支持本地部署与云端服务两种模式。 如需了解更多信息,请访问或在LinkedIn、X和/或Threads上关注我们。
关于穆罕默德•本•扎耶德人工智能大学
穆罕默德•本•扎耶德人工智能大学(简称MBZUAI)是全球首所完全致力于通过人工智能推动科学发展的大学。 该大学致力于培养新一代人工智能领袖,通过世界一流的教育和跨学科研究,推动人工智能的创新及其具有深远影响的应用。 2025年,MBZUAI首开人工智能理学学士本科课程,设有两个不同方向:商科和工程学。
关于MBZUAI基础模型研究所
MBZUAI基础模型研究所(IFM)以现实社会需求为驱动,致力于在全球人工智能创新前沿开展开创性学术研究。
IFM在阿布扎比、巴黎和硅谷拥有深厚的科研根基与全球顶尖人才,打造了全球最强大的基础模型体系——开放高效,并专注于解决现实世界难题。
其中包括PAN World Model、K2(360度开放的大型语言模型)以及K2-Think(领先的高级人工智能推理开源系统)。 IFM的工程师们曾为阿拉伯语(Jais)、印地语(Nanda)和哈萨克语(Sherkala)等低资源语言的大型语言模型开发做出贡献。
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