引言
昆仑万维近期推出的Skywork-OR1系列大模型在业界引起了广泛关注。本文将深入探讨这一模型的突破性测试成果，分析其在数学和代码推理领域的卓越表现，以及其对AI行业的影响。
模型概述
Skywork-OR1系列模型包括三款高性能模型：
- Skywork-OR1-Math-7B：专注于数学领域的专项模型，同时具备较强的代码能力。
- 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。
- 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。
突破性测试成果
数学推理任务
在数学推理任务中，Skywork-OR1系列模型在AIME24与AIME25数据集上均实现了同参数规模下的最优表现。特别是Skywork-OR1-32B-Preview，其表现尤为突出，其代码生成与问题求解能力已接近DeepSeek-R1（参数规模高达671B）。
代码生成与问题求解
Skywork-OR1-32B-Preview在代码生成与问题求解方面的能力得到了显著提升。在LiveCodeBench数据集上，该模型取得了同等参数规模下的最优性能，展现出卓越的性价比。
模型训练与优化
Skywork-OR1系列模型的显著性能突破离不开天工团队在模型后训练阶段的长期自研积累与技术深耕。团队采用Group Relative Policy Optimization （GRPO）进行模型训练，并引入了多项优化措施，如训练时数据优化、训练Pipeline优化、训练时模型探索和训练Loss优化等。
数据选择与预处理
为了提升模型在数学和代码领域的推理能力，Skywork-OR1构建了一个高质量数学和代码数据集。团队根据可验证性、正确性与挑战性三个标准进行初步数据筛选，剔除无法自动验证的证明类题目、有误题目和缺少unit test的代码问题。在数据过滤方面，每道题进行了多轮采样并验证答案，并基于模型表现过滤难度极端的题目。
开源策略
昆仑万维天工团队采用了业界最高透明度的开源策略，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，为社区提供了完全可复现的实践参考。
行业影响
Skywork-OR1系列模型的推出，不仅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，也为AI行业的发展带来了新的机遇。以下是一些具体影响：
- 推动AI技术发展：Skywork-OR1系列模型的开源，有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。
- 促进产业应用：卓越的性能和全面的开源策略，使得Skywork-OR1系列模型在各个领域具有广泛的应用前景。
- 提升行业竞争力：昆仑万维在AI领域的持续投入和突破，有助于提升我国在全球AI领域的竞争力。
总结
昆仑万维Skywork-OR1系列大模型的突破性测试成果，展示了其在数学和代码推理领域的卓越表现。随着该模型的不断优化和开源，我们有理由相信，它将为AI行业的发展带来更多可能性。