Klear-Reasoner是什么
Klear-Reasoner 是快手开源的推理模型，基于 Qwen3-8B-Base 构建，专注于提升数学和代码推理能力。模型通过长思维链监督微调和强化学习训练，创新性地采用 GPPO 算法，解决传统方法中探索能力受限和负样本收敛慢的问题。Klear-Reasoner 在 AIME 和 LiveCodeBench 等基准测试中表现优异，达到 8B 模型的顶尖水平。Klear-Reasoner 能处理复杂的数学问题和代码生成任务，适用教育、软件开发、金融科技等多个领域，为推理模型的发展提供重要的参考和复现路径。
Klear-Reasoner的主要功能
- 数学推理：能解决高难度数学竞赛题目，提供详细解题步骤。
- 代码生成与推理：支持生成高质量代码片段，在 LiveCodeBench 测试中表现优异。
- 长思维链推理：基于长思维链监督微调和强化学习，提升多步推理能力。
- 数据质量优化：能优先选择高质量数据源，保留部分错误样本增强探索能力。
Klear-Reasoner的官网地址
- GitHub仓库：https://github.com/suu990901/KlearReasoner/
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Suu/Klear-Reasoner-8B
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.07629
Klear-Reasoner相关的人工智能知识
- 长思维链监督微调（long CoT SFT）：长思维链监督微调是针对复杂推理任务的训练方法。通过使用高质量的数据源对模型进行监督学习，确保模型能学习到准确的推理模式。能优先选择少数高质量的数据源，避免低质量数据引入噪声，同时保留部分错误样本增强模型的探索能力，在高难度任务中效果显著。
- 强化学习（RL）：强化学习是通过奖励机制训练模型的方法。在 Klear-Reasoner 中，强化学习用在进一步提升模型的推理能力，特别是在数学和代码任务上。模型基于软奖励机制，根据测试用例的通过率给予奖励，缓解奖励稀疏问题，增加训练信号的密度，让模型的学习过程更稳定、更高效。
- GPPO（Gradient-Preserving Clipping Policy Optimization）算法：GPPO 是改进的策略优化算法。传统 PPO 和 GRPO 算法中，clip 操作会丢弃高熵 token 的梯度，限制模型的探索能力。GPPO 基于 stop gradient 操作，将 clip 操作与梯度反向传播解耦，保留所有 token 的梯度，特别是对高熵 token 和负样本 token，GPPO 保留其梯度并进行适当约束，加快错误修正速度。
- 软奖励机制：软奖励机制是改进的奖励策略，用在强化学习中的代码任务。与硬奖励（完全通过得分，否则为零）相比，软奖励机制根据测试用例的通过率给予奖励，缓解奖励稀疏问题，增加训练信号的密度，降低梯度估计的方差，让模型的学习过程更稳定、更高效。
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