2025年6月4日，快手Kwaipilot团队正式开源了KwaiCoder-AutoThink-preview自动思考大模型（简称Auto Think）。这款大模型聚焦深度思考模型普遍存在的"过度思考"痛点，通过创新训练范式与技术架构，实现了思考效率与任务表现的双重提升。

一、核心能力：动态思考模式的智能切换

Auto Think的核心优势在于融合"思考"与"非思考"双能力体系，可根据问题复杂度自动匹配最优思考形态：

• 快思考模式：针对简单任务触发直觉式响应，省去冗余推理步骤，提升处理效率
• 慢思考模式：面对复杂问题时启动深度推理链，通过多步分析确保答案准确性

这种智能切换机制带来显著性能提升：在代码生成、数学推理等典型任务评测中，开启自动思考模式的模型得分较传统方案提升约20分，体现出在专业领域的显著优势。

二、技术创新：三阶段强化学习训练范式

（一）最小提示干预机制

通过独创的Ellipsis Prompt（省略号提示词）激活模型的思考模式切换能力。这种极简提示结构仅需添加标点符号，即可引导模型在不同思考状态间自然过渡，为后续训练奠定基础。

（二）多阶段优化体系

1. 模式稳定阶段：通过强化学习使模型建立初步的难度判断能力，实现快慢思考模式的基础区分
2. 行为优化阶段：针对两种模式分别提升回答准确率，确保不同场景下的处理精度
3. 思维链精炼阶段：消除随机思考决策，使模型能基于问题特征自主选择最优思考路径

三、应用场景探索

（一）内容创作领域

• 视频生成：根据创意需求复杂度自动调整思考深度，优化分镜设计与脚本逻辑
• 文案写作：针对不同题材自动匹配创作思路，提升营销文案、新媒体内容的产出效率

（二）智能服务场景

• 智能客服：实时判断用户问题复杂度，快速响应简单咨询，深度解析复杂需求
• 精准搜索：通过动态思考优化查询理解，提升信息检索的匹配度与相关性

（三）个性化服务

• 推荐系统：结合用户画像与内容特征，动态调整推荐策略，提升个性化服务体验

四、技术资源获取

目前该模型已开源至HuggingFace模型库，开发者可通过以下链接获取完整资源：
https://huggingface.co/Kwaipilot/KwaiCoder-AutoThink-preview

Auto Think通过对人类思考机制的深度模拟，实现了AI系统在任务处理中的动态策略调整，为大模型在实际场景中的高效应用提供了新的技术路径。这种兼具效率与精度的思考模式，或将成为下一代AI系统的重要发展方向。