🌟 Kimi-VL: Революционная VLM с MoE, глубоким анализом и контекстом в 128K
Кажется, у нас появился новый звёздный игрок в мире искусственного интеллекта! Moonshot AI с гордостью представила Kimi-VL — открытую VLM (модель обработки визуальных языков), которая натянула на себя все аспекты текстов, изображений и видео. Да, вы не ослышались, это не просто модель, это настоящий мультимедийный супергерой!
Что же такого крутого в Kimi-VL? Давайте разберемся! В первую очередь, эта модель включает в себя архитектуру MoE (Mixture of Experts), которая позволяет активировать всего каких-то 2.8 миллиарда параметров в языковом декодере. Как итог, мы получаем скорость, сопоставимую с миниатюрными моделями, и эффективность, которая может соперничать с флагманскими гигантами в этой области.
Умные мысли и длинные тексты
Одним из главных козырей Kimi-VL является возможность обрабатывать длинные контексты — до целых 128 000 токенов! Это делает ее невероятно полезной для работы с многотомными документами, длиннющими видео или даже для сложных мультимедийных задач. Кому нужна эта модель? Да всем, кто когда-либо пытался переварить огромные объемы информации или проанализировать что-то действительно запутанное!
Кстати, её визуальный энкодер MoonViT способен обрабатывать изображения в любом разрешении, и не нужно мучиться отрезанием их на кусочки. Это тревожит? После использования Kimi-VL вам не придется искать иголку (в виде текста или графики) в стоге сена (в высокодетализированных изображениях)!
Конкуренция? Какой ещё конкуренцией?
Согласно последним тестам, на бенчмарке InfoVQA Kimi-VL показывает поразительные 83.2% точности, перевешивая даже такие "монстры", как GPT-4o в этой битве интеллектуалов. В замечательных задачах OCR она проявила себя ещё лучше — 86.7% на OCRBench поставили её в ряд с лучшими из лучших. Просто круто!
Но на этом новшества не заканчиваются. Разработчики слаженно выпустили Kimi-VL-Thinking с улучшенными возможностями Chain of Thought (CoT). Благодаря использованию учебного процесса RL и глубокого тюнинга, эта версия демонстрирует впечатляющие результаты в математических и академических задачах! На MathVista она набрала 71.3% точности, а на MMMU — до 61.7%. Признаваю, это действительно вызывает уважение!
Еще больше возможностей
Kimi-VL не просто скучает в своих тестах — она превосходит конкурентов в работе с агентами! На соревнованиях OSWorld её результаты на 8.22% лучше, чем у GPT-4o, а на WindowsAgentArena — на целых 10.4%! Для длинных видео модель тоже непревзойдённа: 64.5% на LongVideoBench, что подтверждает её способность анализировать часовые записи, буквально не теряя ни одной ключевой детали. Время превращать длинные видео в короткие впечатления, не правда ли?
Модели Kimi-VL уже доступны на Hugging Face. Вы можете выбрать один из двух вариантов:
🟢 Kimi-VL-A3B-Instruct — для стандартных задач;
🟠 Kimi-VL-Thinking — для сложных рассуждений, когда требуется более глубокий анализ.
Легкость использования
Использовать Kimi-VL? Проще простого! Инференс через Transformers сводится буквально к нескольким строкам кода. Вам нужно лишь загрузить изображение, задать свой вопрос и ждать, пока модель выдаст вам подробный ответ.
Напоследок, стоит отметить, что лицензия для использования модели — MIT License. Да, это значит, вы можете экспериментировать сколько хотите!
Не забудьте заглянуть на их страницы:
🟡 Набор моделей
🟡 Техотчет
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #KimiAI #MoonShotAI
Что скажете, друзья? Готовы ли вы вовлечься в потрясающий мир Kimi-VL?

Kimi-VL: Революция в обработке текста, изображений и видео ver 0
Ширина: 1280 px
Высота: 640 px
Соотношение сторон.: 2:1
Скачать

Kimi-VL: Революция в обработке текста, изображений и видео ver 1
Ширина: 2072 px
Высота: 1204 px
Соотношение сторон.: 74:43
Скачать

Kimi-VL: Революция в обработке текста, изображений и видео ver 2
Ширина: 2560 px
Высота: 1530 px
Соотношение сторон.: 256:153
Скачать

Kimi-VL: Революция в обработке текста, изображений и видео ver 3
Ширина: 1486 px
Высота: 1094 px
Соотношение сторон.: 743:547
Скачать
Вам также может понравиться





















