一、Klear-Reasoner是什么
Klear-Reasoner 是由快手Klear团队开发的一款专注于复杂推理任务的开源大语言模型，基于Qwen3-8B-Base架构构建，在数学推导和代码生成等需要长链逻辑推理的领域展现出卓越性能。该项目不仅提供了预训练模型权重，还完整公开了从数据准备、监督微调到强化学习的全流程训练细节，为研究社区提供了可复现的高性能推理模型构建方案。
作为8B参数规模的模型，Klear-Reasoner在多个权威基准测试中创造了同规模模型的新记录：在AIME（AI Mathematics Engine）2024数学竞赛测试中达到90.5%的准确率，在AIME 2025中取得83.2%的成绩；在代码生成与调试任务评测LiveCodeBench V5和V6上分别获得66.0%和58.1%的分数。这些成绩超越了包括DeepSeek-R1-0528-8B在内的多个同规模开源模型，展示了其在复杂推理任务上的领先能力。
Klear-Reasoner的核心创新在于系统性地解决了当前推理模型面临的三大挑战：数据质量不足、强化学习优化过于保守以及奖励信号稀疏。通过精心设计的长思维链监督微调(Long CoT SFT)数据策略、创新的GPPO(Gradient-Preserving clipping Policy Optimization)算法以及软奖励机制，该项目实现了推理能力的显著提升。特别值得一提的是，团队公开了完整的训练流程和技术细节，包括数据筛选标准、超参数设置和消融实验结果，这对推动开源推理模型的发展具有重要意义。
二、功能特色
2.1 卓越的数学推理能力
Klear-Reasoner在数学推理任务中表现出色，特别是在高难度数学竞赛题上的解决能力令人瞩目。在AIME 2024测试中，该模型以90.5%的准确率刷新了8B参数模型的记录，比同类模型平均高出15-20个百分点。这种优势在处理需要多步推导的复杂数学问题时尤为明显，如代数运算、几何证明和组合数学等领域。
模型的数学能力源自高质量的长链思维训练数据和创新的训练策略。研究团队精选了来自OpenThoughts、NuminaMath等数据集的优质数学推理样本，通过严格的去重和9-gram过滤确保数据纯净。特别值得注意的是，团队发现对于高难度数学问题，适当保留含有部分错误的推理样本反而能提升模型性能——在AIME 2024的困难题目上，使用混合正确与错误数据的训练策略使准确率从45.63%提升至47.29%。这种"免疫系统"式的训练方法，使模型能够从错误中学习，增强对常见思维陷阱的识别能力。
2.2 强大的代码生成与调试功能
在编程任务方面，Klear-Reasoner在LiveCodeBench基准测试中展现了优异的代码生成和调试能力。该模型不仅能生成语法正确的代码，更能理解复杂的问题需求并给出符合逻辑的解决方案。在LiveCodeBench V5测试中达到66.0%的准确率，显著降低了代码错误率并提高了生成效率。
代码能力的提升主要归功于两项关键技术：软奖励机制和分阶段训练策略。与传统"全对得1分，出错得0分"的硬奖励不同，Klear-Reasoner采用测试用例通过比例作为奖励信号（如7/10测试通过则得0.7分），大大增加了训练信号的密度，使模型能从部分正确的输出中持续学习。此外，团队采用先数学后编程的分阶段强化学习策略，先培养模型的逻辑推理基础，再发展其实际应用能力，模拟了人类学习编程的自然过程。
2.3 长上下文推理能力
Klear-Reasoner支持长达32K tokens的训练上下文和64K tokens的推理上下文，能够处理极其复杂的多步推理任务。这种长上下文能力使模型可以保持连贯的思维链条，不会因信息截断而丢失关键推理步骤，对于解决数学证明、长篇代码分析和复杂问题分解等任务至关重要。
长上下文处理能力的实现依赖于多项优化：在监督微调阶段使用长链思维样本训练，使模型学会在扩展上下文中保持注意力；在强化学习阶段采用创新的GPPO算法，有效处理长序列中的梯度传播问题；在架构层面优化了位置编码和注意力机制，减少长距离依赖的信息衰减。实验表明，即使在64K tokens的推理长度下，模型依然能保持稳定的性能表现，展示了良好的泛化能力。
2.4 高效的探索与学习能力
Klear-Reasoner采用的GPPO算法（Gradient-Preserving Proximal Policy Optimization）显著提升了模型在强化学习阶段的探索效率和收敛速度。与传统PPO相比，GPPO通过保留被裁剪token的梯度信息，解决了传统方法中高熵探索信号丢失和负样本收敛慢的两大痛点。
具体而言，GPPO的创新体现在三个方面：1)对于超出裁剪阈值的高熵token（通常对应关键探索步骤），保留其梯度但约束更新幅度，平衡探索与稳定性；2)对于次优轨迹的token，同样保留梯度并限制更新幅度，加速错误修正；3)通过stop gradient操作将裁剪约束与梯度反向传播解耦，实现更精细的梯度控制。实验证明，GPPO相比传统PPO在数学和代码任务上能带来2-3个百分点的性能提升，同时显著降低训练曲线的波动。
三、技术细节
3.1 架构基础
Klear-Reasoner基于Qwen3-8B-Base架构构建，这是一个包含80亿参数的Transformer大语言模型。团队选择这一基础架构主要考虑其在中文和英文任务上的平衡表现，以及其稳定的长上下文处理能力。在Qwen3-8B-Base的基础上，Klear团队进行了一系列针对推理任务的优化：
位置编码改进：优化了旋转位置编码(RoPE)的实现，使其更好地适应长序列推理任务，减少远距离依赖的信息衰减。
注意力机制调整：在自注意力层引入了稀疏注意力模式，降低长序列处理的计算开销，同时保持关键的全局注意力连接。
激活函数优化：使用GeGLU激活函数替代传统的ReLU，增强模型在复杂非线性变换中的表达能力。
归一化策略：采用RMSNorm进行层归一化，配合旋转位置编码实现更稳定的训练过程。
这些架构层面的优化使基础模型更适合处理数学推导和代码生成等需要精确逻辑推理的任务，为后续的监督微调和强化学习奠定了良好基础。
3.2 训练流程
Klear-Reasoner的训练流程分为三个主要阶段：数据准备、监督微调(SFT)和强化学习(RL)，每个阶段都包含精心设计的技术方案和严格的实验验证。
3.2.1 数据准备
数据质量被认为是影响推理模型性能的关键因素。Klear团队采用了"质量优于数量"的数据策略，从OpenThoughts、NuminaMath、DeepSeek等数据源精选长链推理样本。数据准备过程包括以下关键步骤：
严格去重：使用9-gram重叠检测去除重复样本，同时确保训练数据与测试集无重叠，避免评估偏差。
难度分级：将数据按难度分为简单和困难两类，分别采用不同的筛选策略。对于简单问题，只保留完全正确的样本；对于困难问题，则适当保留含有部分错误的样本以增强模型辨别能力。
逻辑一致性检查：通过自动化规则和人工审核结合的方式，确保每个样本的推理链条逻辑严谨、步骤完整。
多样性平衡：在保证质量的前提下，覆盖代数、几何、数论、算法设计、代码调试等多个领域，确保模型泛化能力。
实验表明，这种"少而精"的数据策略比使用大量低质量数据更有效。在消融实验中，仅使用Top1或Top2高质量数据源训练的模型，性能优于使用更多样但质量参差不齐数据源的模型。
3.2.2 长思维链监督微调(Long CoT SFT)
监督微调阶段采用长思维链样本对基础模型进行训练，使其学会处理复杂的多步推理任务。这一阶段的技术特点包括：
序列长度：支持长达32K tokens的训练序列，足以容纳最复杂的推理过程。
损失函数：使用标准的语言建模损失，但对推理关键步骤的token赋予更高权重，强化模型对逻辑关系的关注。
训练参数：采用全局批量大小256，学习率1e-5，余弦退火学习率调度，训练约10,000步。
难度渐进：初期主要使用中等难度样本，随着训练进行逐步引入更高难度样本，实现平稳过渡。
值得注意的是，团队发现对于高难度问题，保留部分错误样本反而能提升模型性能。如表3所示，在困难任务上，使用混合正确与错误数据的训练策略比仅使用完全正确数据的效果更好。这一发现对传统的"数据纯净"观念提出了挑战，为推理模型的训练提供了新思路。
3.2.3 强化学习优化(GPPO)
强化学习阶段是Klear-Reasoner最具创新性的部分，团队提出了GPPO算法（Gradient-Preserving Proximal Policy Optimization）来解决传统PPO在推理任务中的局限性。GPPO的核心思想是通过保留被裁剪token的梯度信息，平衡探索与稳定性：
传统PPO的问题：1)裁剪高熵token的梯度会限制模型探索能力；2)裁剪负样本token的梯度会延迟错误修正。
GPPO的解决方案：1)对超出上限的高熵token保留梯度但约束更新幅度；2)对低于下限的负样本token同样保留梯度并限制更新幅度；3)通过stop gradient操作将裁剪约束与梯度传播解耦。
实现细节：数学RL阶段使用较小批量(16)和较高学习率(1e-6)，代码RL阶段使用较大批量(32)和较低学习率(5e-7)，反映不同任务的学习特性。
GPPO在数学和代码任务上相比传统PPO带来2-3个百分点的性能提升，同时显著降低训练波动。特别是在代码任务中，配合软奖励机制（根据测试用例通过比例赋分），GPPO能更有效地利用部分正确的输出进行学习。
3.3 关键算法：GPPO详解
GPPO(Gradient-Preserving Proximal Policy Optimization)是Klear-Reasoner最核心的技术创新，它通过重新设计裁剪机制，解决了传统PPO在推理任务中的两大痛点：
3.3.1 传统裁剪机制的问题
在标准PPO中，策略更新通过重要性采样比率rₜ(θ)=πθ(aₜ|sₜ)/πθₒₗ𝒹(aₜ|sₜ)进行控制，当rₜ(θ)超出[1-ε,1+ε]范围时，梯度会被直接裁剪丢弃。这种做法虽然保证了训练稳定性，但也带来了两个严重问题：
高熵探索信号丢失：当模型尝试新的推理路径时，常会产生高熵token（对应rₜ(θ)>1+ε），这些token的梯度被裁剪后，模型会逐渐变得保守，不再尝试创新解法。
负样本修正延迟：当模型产生次优轨迹时（对应rₜ(θ)<1-ε），这些token的梯度同样被丢弃，导致模型需要多次重复同样错误才能积累足够修正信号。
这些问题在长链推理任务中尤为突出，因为复杂问题的解空间通常更大，需要更多探索，同时也更容易产生部分错误的中间步骤。
3.3.2 GPPO的解决方案
GPPO通过以下创新设计解决了上述问题：
梯度保留：不再丢弃任何token的梯度，而是通过stop gradient操作将裁剪操作与梯度反向传播解耦。
温和回传：对于原本被裁剪的高熵token（rₜ(θ)>1+ε），保留其梯度但约束更新幅度在(1+ε)水平；对于原本被裁剪的负样本token（rₜ(θ)<1-ε），同样保留梯度但限制更新幅度在(1-ε)水平。
数学表达：GPPO的优化目标可表示为：
其中clip操作不影响梯度计算，只影响前向传递的值估计。
3.3.3 GPPO的优势
相比传统PPO及其变体，GPPO具有以下优势：
增强探索能力：保留高熵token的梯度使模型能持续尝试新的推理路径，避免过早收敛到保守策略。
加速错误修正：保留负样本token的梯度使模型能更快识别和修正错误推理模式。
保持稳定性：通过约束更新幅度，GPPO依然能防止过大更新导致的训练崩溃。
广泛适用性：不仅适用于数学推理，在代码生成等任务上同样有效，特别是在配合软奖励机制时。
实验表明，GPPO在AIME和LiveCodeBench等基准上全面超越传统PPO和CISPO等改进算法，同时训练曲线更加平滑稳定。这一创新为推理模型的强化学习训练提供了新的技术路径。
四、应用场景
Klear-Reasoner强大的推理能力使其在多个领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要复杂逻辑思维和分步问题解决的任务中表现突出。
4.1 教育领域
Klear-Reasoner可以作为智能教育助手，帮助学生理解和解决复杂的数学和编程问题。不同于仅提供最终答案的传统工具，Klear-Reasoner能够展示完整的解题思路和推理过程，有助于学生掌握问题背后的逻辑原理。
具体应用包括：
数学解题辅导：逐步解答从初等代数到高等数学的各类问题，解释每一步的逻辑依据。
编程教学辅助：分析代码错误，提供修正建议，并解释编程概念和算法原理。
个性化学习：根据学生的错误模式识别知识盲点，提供针对性练习。
特别是在高难度数学教育中，Klear-Reasoner的"免疫式学习"能力（从错误样本中学习）使其能够更好地理解学生常见的思维误区，提供更精准的指导。
4.2 科研与工程
在科学研究和工程领域，Klear-Reasoner可以协助研究人员和工程师进行复杂问题分解和算法设计。其长上下文能力和多步推理特性特别适合处理需要连贯思维的科学计算和工程问题。
典型应用场景包括：
数学研究：辅助完成定理证明、公式推导和数值分析等任务。
代码生成与优化：根据自然语言描述生成高质量代码，或对现有代码进行性能优化。
科学计算：帮助构建和验证数学模型，解释计算结果。
工程设计：参与系统设计和逻辑验证，识别潜在设计缺陷。
Klear-Reasoner在这些领域的价值不仅在于提供解决方案，更在于能够解释推理过程，使研究人员能够理解和验证模型的思考逻辑。
4.3 金融与数据分析
金融领域的量化分析和复杂决策常常需要严密的逻辑推理和数据处理能力，这正是Klear-Reasoner的优势所在。
潜在应用包括：
量化模型构建：协助开发和验证金融数学模型，解释模型假设和推导过程。
风险评估：通过多因素分析评估投资风险，提供推理链条支持结论。
财务报告分析：处理和分析长篇财务文档，提取关键信息并形成逻辑连贯的摘要。
投资决策支持：基于多源数据进行推理，提供投资建议及背后的逻辑依据。
在这些应用中，Klear-Reasoner不仅能提高分析效率，更重要的是能保持决策过程的透明度和可解释性，这对需要问责的金融领域尤为重要。
4.4 软件开发与调试
Klear-Reasoner在代码生成和调试方面的卓越表现使其成为软件开发者的有力助手。
具体应用价值体现在：
代码生成：根据功能描述生成高质量代码，支持多种编程语言。
错误诊断：分析代码错误，定位问题根源，提供修复建议。
代码优化：识别性能瓶颈，建议优化方案，解释优化原理。
文档生成：根据代码自动生成技术文档，说明设计逻辑和使用方法。
测试用例设计：生成全面的测试用例，提高代码覆盖率和可靠性。
特别是在处理复杂算法和系统设计时，Klear-Reasoner的长上下文能力使其能够理解并处理大规模代码库中的逻辑关系，这是许多现有工具难以做到的。
五、相关链接
arXiv链接： https://arxiv.org/abs/2508.07629
GitHub地址： https://github.com/suu990901/KlearReasoner
Hugging Face模型库： https://huggingface.co/Suu/Klear-Reasoner-8B
六、总结
Klear-Reasoner是一款基于Qwen3-8B-Base架构的高性能推理模型，通过创新的长思维链监督微调和GPPO强化学习算法，在数学和代码推理任务上达到了8B参数规模的顶尖水平。该项目不仅提供了强大的预训练模型，还完整公开了训练细节和技术方案，包括精心设计的数据策略、分阶段训练流程和创新的GPPO算法，为开源推理模型的发展树立了新标杆。Klear-Reasoner在AIME和LiveCodeBench等权威基准上取得了优异成绩，其核心价值在于系统性地解决了推理模型面临的数据质量、探索效率和奖励稀疏等关键挑战，为教育、科研、金融和软件开发等领域的复杂问题解决提供了有力工具。
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