7月4日，昆仑万维发布了第二代奖励模型系列 Skywork‑Reward‑V2，并同步开源。这次推出了8款从6亿到80亿参数规模的模型，覆盖 Qwen3、LLaMA3 等多个基座。目前，它已在七大主流奖励模型评测榜单上夺冠，展现出相比上一代更全面、更稳定的表现。

Skywork‑Reward‑V2 背后的亮点是其“人机协同、两阶段迭代”数据构建机制。昆仑万维先由人工标注出数百万条高质量对比样本，然后用大模型批量扩充，最终构建了 Skywork‑SynPref‑40M，混合偏好对比数据规模达到 4000 万，并筛选出约 2600 万优质样本用于训练。

即便是小型模型（0.6B 或 1.7B），在 RewardBench 等测试中也已能媲美甚至超越更大规模的开源模型。这背后说明：数据质量优先，有时比模型规模更关键。

对从事 AI 模型训练、RLHF 实践或智能体开发的团队来说，Skywork‑Reward‑V2 提供了一个高性能、可落地的开源奖励模型基础。无论是对话助手、内容审核、教学辅导，还是多 Agent 协作系统，这类高质量奖励模型都能显著提升对齐效果与安全性。

模型已同步放出至 HuggingFace、GitHub，并附带技术报告，欢迎开发者直接使用或贡献改进。能看到国内团队在核心基础模型层面实现这种突破，也确实让人感到振奋——期待更多社区版本出现！

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