K2-V2：一个360开放、推理增强的大语言模型
机器学习
2026-01-28 v2
摘要
我们介绍 K2-V2，这是一个从零构建的360开放大语言模型，旨在为推理适配提供更优的基础，此外还支持对话和知识检索等常用功能。它是目前规模内最完整开放模型，性能与开源权威模型不相上下，超越 Qwen2.5-72B，接近 Qwen3-235B 的性能。我们积极将领域知识、推理、长文本和工具使用等能力注入训练过程。这显式地为复杂推理任务做好准备。我们使用简单的数据监督微调，建立了强大的基线，表明在高级对齐方面仍有显著潜力。通过发布完整的训练历史和数据组成，最大化持续训练的效果，这是开源生产环境的关键场景。我们发布模型权重和签名 LLM360 文化遗产（如完整训练数据），以赋能社区构建一个具备推理导向特性的基础模型。
引用
@article{arxiv.2512.06201,
title = {K2-V2: A 360-Open, Reasoning-Enhanced LLM},
author = {K2 Team and Zhengzhong Liu and Liping Tang and Linghao Jin and Haonan Li and Nikhil Ranjan and Desai Fan and Shaurya Rohatgi and Richard Fan and Omkar Pangarkar and Huijuan Wang and Zhoujun Cheng and Suqi Sun and Seungwook Han and Bowen Tan and Gurpreet Gosal and Xudong Han and Varad Pimpalkhute and Shibo Hao and Ming Shan Hee and Joel Hestness and Haolong Jia and Liqun Ma and Aaryamonvikram Singh and Daria Soboleva and Natalia Vassilieva and Renxi Wang and Yingquan Wu and Yuekai Sun and Taylor Killian and Alexander Moreno and John Maggs and Hector Ren and Guowei He and Hongyi Wang and Xuezhe Ma and Yuqi Wang and Mikhail Yurochkin and Eric P. Xing},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.06201},
year = {2026}
}