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SkyworkOR1是什么
SkyworkOR1(Open Reasoner 1)是昆仑万维推出的开源高性能推理模型系列，模型突破大模型在逻辑推理和复杂任务求解方面的能力瓶颈。SkyworkOR1包含三款模型，SkyworkOR1Math7B是数学推理模型，具备强大的数学解题能力；SkyworkOR17BPreview是通用模型，兼具数学和代码能力；SkyworkOR132BPreview是旗舰版本，适合更高复杂度的任务，推理能力更强。
在性能方面，SkyworkOR1系列在多个基准测试中表现出色。例如，在AIME24和AIME25数学数据集上，SkyworkOR1Math7B分别取得了69.8%和52.3%的高分，远超同规模的主流模型。在竞赛编程任务中，SkyworkOR132BPreview在LiveCodeBench数据集上的表现接近DeepSeekR1（671B参数），展现卓越的性价比。
SkyworkOR1的主要功能
逻辑推理能力：具备强大的逻辑推理能力，处理复杂的逻辑关系和多步骤推理任务。
编程任务支持：支持生成高质量的代码，支持多种编程语言。
代码优化与调试：对代码进行优化和调试，提高代码的可读性和执行效率。
多领域任务适应：具备通用推理能力，支持处理其他领域的复杂任务。
多轮对话与交互：支持多轮对话，根据上下文信息逐步解决问题，提供更连贯的推理过程。
SkyworkOR1的技术原理
高质量数据集：基于高质量的数学数据集，如NuminaMath1.5（约89.6万题），筛选出AIME、Olympiads等高难度子集，总计约11万道数学题目。LeetCode和TACO数据为主，经过严格筛选和去重，保留单元测试完整、验证通过的问题，获得13.7K条高质量代码问题。
数据预处理与过滤：每道题进行多轮采样验证答案，剔除“全对”或“全错”的题目，避免无效数据对训练的影响。结合人类评审和LLM自动判题机制，清理语义不清、信息不全、格式错误或含有无关内容的题目。
训练策略：基于GRPO进行模型训练，多阶段训练逐步增加上下文窗口长度，提升模型的长链思维能力。在训练前和训练过程中分别进行离线和在线过滤，动态剔除无效样本，确保训练数据的有效性和挑战性。在强化学习采样时用高采样温度（τ=1.0），基于自适应熵控制机制，增强模型的探索能力，避免过早陷入局部最优。
损失函数优化：在训练中移除KL损失项，让模型充分地探索和优化推理能力。将策略损失在训练批次内的所有token上进行平均，提升优化过程的一致性与稳定性。
多阶段训练：基于多阶段训练逐步扩展上下文窗口长度，让模型在有限token内高效完成任务，逐步掌握复杂的长链思维能力。在多阶段训练初期，基于特定策略处理截断样本，确保模型在进入下一阶段时迅速提升性能。
SkyworkOR1的性能表现
数学推理任务：
通用模型SkyworkOR17BPreview和SkyworkOR132BPreview在AIME24与AIME25数据集上实现同参数规模最优表现，展现强大数学推理能力。
专项模型SkyworkOR1Math7B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，凸显高阶数学推理专业优势。
SkyworkOR132BPreview在所有benchmark上超越QwQ32B，在AIME25上基本与R1持平。
竞赛编程任务：
通用模型SkyworkOR17BPreview与SkyworkOR132BPreview在LiveCodeBench数据集上取得同等参数规模最优性能。
SkyworkOR132BPreview代码生成与问题求解能力接近DeepSeekR1（参数规模671B），在压缩模型体量的同时实现卓越性价比，体现训练策略先进性。
SkyworkOR1Math7B表现：
在AIME24上训练准确率曲线显示性能稳定提升，模型在AIME24和AIME25上分别达到69.8%和52.3%，超越OpenAIo3mini (low)，达当前尺寸SOTA性能。
在Livecodebench上从37.6%提升到43.6%，相比基线模型显著提升，显示训练方法领域泛化性好。
SkyworkOR1的项目地址
项目官网：https://capricioushydrogen41c.notion.site/SkyworkOpenReasoner
GitHub仓库：https://github.com/SkyworkAI/SkyworkOR1
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/Skywork/skyworkor1
SkyworkOR1的应用场景
数学教育：辅助学生解题，提供思路与步骤，助力教师备课。
科研辅助：帮助研究人员探索复杂模型，验证猜想，推导公式。
编程开发：生成代码框架，优化代码，辅助调试，提升开发效率。
数据分析：支持金融、商业等领域决策，预测趋势，评估风险。
AI研究：作为研究平台，推动推理模型架构和算法的改进。
