快手开源的推理模型 Klear-Reasoner

Klear-Reasoner是什么

Klear-Reasoner是由快手公司推出的基于Qwen3-8B-Base架构的先进推理模型，其主要目标是提升在数学和代码领域的推理能力。该模型采用了创新性的长思维链监督微调（long CoT SFT）和强化学习（RL）训练方法，并引入了独特的GPPO算法。通过保留被裁剪的梯度信息，成功解决了传统方法中存在已久的探索能力受限和负样本收敛速度慢的问题，在AIME和LiveCodeBench等权威测试基准上达到了8B模型的最佳水平。Klear-Reasoner不仅完全公开了训练细节和完整流程，更为推理模型的研究和发展提供了重要的参考价值和可复现性路径。

Klear-Reasoner的主要功能

Klear-Reasoner具备多项核心功能，使其在特定领域展现出卓越的能力：

• 数学推理能力：模型能够高效解决复杂度较高的数学问题，在各类数学竞赛题目中表现尤为突出。
• 代码生成与推理：通过严格的质量评测（如LiveCodeBench V5和V6），分别实现了66.0%和58.1%的准确率，充分证明了其在代码领域的强大能力。
• 长思维链处理能力：能够轻松应对需要多步骤推理的复杂任务，得益于专门设计的长思维链监督微调（long CoT SFT）和强化学习训练策略。
• 数据质量优化机制：在模型训练过程中，采取了精选高质量数据源并适当保留部分错误样本的方法，既保证了基础推理模式的准确性，又有效提升了模型的探索能力。

Klear-Reasoner的技术原理

Klear-Reasoner采用了多项创新技术来实现其卓越性能：

• 长思维链监督微调（long CoT SFT）：通过精选少数高质量数据源进行监督微调，确保模型准确学习到正确的推理模式。特别值得注意的是，该方法适当保留了部分错误样本，特别是在处理高难度任务时，这有助于增强模型的探索能力。
• 强化学习（RL）机制：引入基于软奖励机制的强化学习策略，根据测试用例通过率给予奖励，有效缓解了传统硬奖励机制带来的奖励稀疏性问题。同时，对存在缺陷的测试数据进行严格过滤，确保训练数据的高质量。
• GPPO（Gradient-Preserving Clipping Policy Optimization）算法：针对传统PPO和GRPO算法中梯度裁剪操作导致的信息丢失问题，GPPO采用创新性的解耦方法。通过将clip操作与梯度反向传播过程分离，并利用stop gradient技术，成功保留了所有token的梯度信息。对于高熵token，该算法实现了梯度范围的有效约束；而对于负样本token，则通过限制梯度幅度来加速错误修正过程。
• 软奖励机制：在代码任务处理中采用更精细的软奖励策略。相比传统的硬奖励（如完全通过/未通过得分），这种机制能够根据测试用例的实际表现提供更密集的训练信号，显著降低了梯度估计的方差，使模型的学习过程更加稳定和高效。

Klear-Reasoner的项目地址

开发者可以访问以下链接获取Klear-Reasoner的相关资源：

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

Klear-Reasoner的应用场景

Klear-Reasoner的多功能性使其能够广泛应用于多个领域：

• 教育领域：作为智能数学辅导工具，为学习者提供详细的解题步骤和推理过程解析，帮助学生深入理解数学知识。
• 软件开发：可自动生成高质量代码片段，辅助开发者快速实现功能模块，并提供专业的代码审查建议，从而提高整体开发效率和代码质量。
• 金融科技：用于金融数据分析、风险评估和预测等任务，为金融机构的决策过程提供强大的逻辑推理支持。
• 科研与数据分析：能够高效处理复杂的数据分析和科学计算任务，为研究人员提供可靠的推理支持和模型解释，显著提升科研效率。
• 智能客服系统：在解决用户复杂问题时表现出色，通过清晰的推理过程展示，极大提升了用户体验和问题解决效率。