論文の概要: K2-V2: A 360-Open, Reasoning-Enhanced LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06201v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 22:53:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.234848
• Title: K2-V2: A 360-Open, Reasoning-Enhanced LLM
• Title（参考訳）: K2-V2:360度開放型推論型LDM
• Abstract要約: K2-V2は,スクラッチから構築した360度オープンLCMで,推論適応のための優れた基盤となる。 これはQwen2.5-72Bを上回り、Qwen3-235Bの性能に近づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.6521291566138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce K2-V2, a 360-open LLM built from scratch as a superior base for reasoning adaptation, in addition to functions such as conversation and knowledge retrieval from general LLMs. It stands as the strongest fully open model, rivals open-weight leaders in its size class, outperforms Qwen2.5-72B and approaches the performance of Qwen3-235B. We actively infuse domain knowledge, reasoning, long-context, and tool use throughout the training process. This explicitly prepares the model for complex reasoning tasks. We demonstrate this potential using simple supervised fine-tuning, establishing a strong baseline that indicates significant headroom for advanced alignment. By releasing the full training history and data composition, we maximize the effectiveness of continuous training, a key open source production scenario. We release the model weights and signature LLM360 artifacts, such as complete training data, to empower the community with a capable, reasoning-centric foundation.
• Abstract（参考訳）: 一般的なLLMの会話や知識検索などの機能に加えて,スクラッチから構築した360度オープンなLLMであるK2-V2を紹介する。 これはQwen2.5-72Bを上回り、Qwen3-235Bの性能に近づいている。 トレーニングプロセスを通じて、ドメインの知識、推論、長いコンテキスト、ツールの使用を積極的に注入します。 これは、複雑な推論タスクのためのモデルを明示的に準備する。 簡単な教師付き微調整を用いてこの可能性を実証し、高度アライメントのための重要なヘッドルームを示す強力なベースラインを確立する。 トレーニング履歴とデータ構成の完全なリリースによって、重要なオープンソース生産シナリオである継続的トレーニングの有効性を最大化します。 モデルウェイトとLLM360アーティファクト(完全なトレーニングデータなど)を公開し、有能で推論中心の基盤をコミュニティに提供します。

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