Moonshot AI, sebuah syarikat permulaan dari China, telah memperkenalkan model AI sumber terbuka baharu yang mencetuskan impak besar dalam bidang ini. Model ini, yang dinamakan Kimi-VL, direka untuk memproses pelbagai jenis data, termasuk imej, teks, dan video, dengan kecekapan yang luar biasa. Apa yang membezakan Kimi-VL ialah keupayaannya untuk mengendalikan dokumen yang panjang, terlibat dalam penaakulan kompleks, dan memahami antara muka pengguna, semuanya sambil mengekalkan saiz yang agak kecil.
Kimi-VL: Kecekapan Melalui Seni Bina
Menurut Moonshot AI, kecekapan Kimi-VL berpunca daripada penggunaan seni bina campuran pakar (MoE). Reka bentuk ini membolehkan model hanya mengaktifkan bahagian parameter tertentu untuk setiap tugas, yang membawa kepada penjimatan pengiraan yang ketara. Dengan hanya 2.8 bilion parameter aktif, Kimi-VL mencapai tahap prestasi yang menyaingi model yang jauh lebih besar merentasi pelbagai ujian penanda aras.
Model AI tradisional sering memerlukan sumber pengiraan yang besar disebabkan oleh saiz dan kerumitan mereka. Seni bina MoE dalam Kimi-VL menawarkan pendekatan yang lebih diperkemas, membolehkan pemprosesan yang lebih pantas dan pengurangan penggunaan tenaga. Kecekapan ini menjadikan Kimi-VL calon yang menjanjikan untuk penggunaan pada peranti yang mempunyai kekangan sumber dan dalam aplikasi di mana prestasi masa nyata adalah kritikal.
Impak pilihan seni bina ini adalah besar. Dengan memilih untuk mengaktifkan hanya bahagian yang diperlukan dalam model, Kimi-VL mengelakkan overhed pengiraan yang dikaitkan dengan pemprosesan maklumat yang tidak relevan. Pendekatan yang disasarkan ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan tetapi juga meningkatkan keupayaan model untuk memberi tumpuan kepada aspek data input yang paling relevan.
Tetingkap Konteks yang Dilanjutkan
Salah satu ciri menonjol Kimi-VL ialah tetingkap konteksnya yang besar iaitu 128,000 token. Tetingkap yang luas ini membolehkan model memproses keseluruhan buku atau transkrip video yang panjang, membuka kemungkinan baharu untuk aplikasi AI dalam bidang seperti pendidikan, hiburan dan penyelidikan. Moonshot AI melaporkan bahawa Kimi-VL secara konsisten berprestasi baik pada ujian seperti LongVideoBench dan MMLongBench-Doc, yang menunjukkan keupayaannya untuk mengendalikan kandungan bentuk panjang dengan berkesan.
Keupayaan untuk memproses dokumen yang panjang adalah kelebihan yang ketara dalam banyak senario dunia sebenar. Contohnya, Kimi-VL boleh digunakan untuk menganalisis kontrak undang-undang, kertas penyelidikan atau manual teknikal tanpa perlu memecahkannya kepada segmen yang lebih kecil. Keupayaan ini bukan sahaja menjimatkan masa dan usaha tetapi juga membolehkan model menangkap nuansa dan saling kebergantungan yang mungkin terlepas apabila memproses data yang berpecah-belah.
Tambahan pula, tetingkap konteks yang dilanjutkan meningkatkan keupayaan Kimi-VL untuk memahami konteks keseluruhan kandungan. Ini amat penting untuk tugas yang memerlukan penaakulan dan inferens, kerana model boleh menggunakan lebih banyak maklumat untuk mencapai kesimpulan yang lebih tepat dan termaklum.
Kehebatan Pemprosesan Imej
Keupayaan pemprosesan imej Kimi-VL juga patut diberi perhatian. Tidak seperti sesetengah sistem AI, Kimi-VL boleh menganalisis tangkapan skrin lengkap atau grafik kompleks tanpa memecahkannya kepada bahagian yang lebih kecil. Keupayaan ini membolehkan model mengendalikan pelbagai tugas berkaitan imej yang lebih luas, termasuk menganalisis masalah imej matematik dan mentafsir nota tulisan tangan.
Keupayaan untuk menganalisis tangkapan skrin lengkap amat berguna dalam aplikasi seperti ujian perisian dan reka bentuk antara muka pengguna. Kimi-VL boleh digunakan untuk mengenal pasti ralat atau ketidakkonsistenan secara automatik dalam antara muka perisian, memberikan pembangun maklum balas dan cerapan yang berharga.
Keupayaan model untuk mengendalikan masalah imej matematik dan nota tulisan tangan seterusnya menunjukkan kepelbagaiannya. Keupayaan ini boleh digunakan untuk membangunkan alat pendidikan yang boleh menggred kerja pelajar secara automatik atau untuk mencipta teknologi bantuan yang boleh membantu orang kurang upaya mengakses dan berinteraksi dengan bahan bertulis. Dalam satu ujian, Kimi-VL menganalisis manuskrip tulisan tangan, mengenal pasti rujukan kepada Albert Einstein, dan menjelaskan perkaitan mereka, mempamerkan keupayaannya untuk memahami kandungan kompleks dan membuat perkaitan yang bermakna.
Pembantu Perisian
Kimi-VL juga boleh berfungsi sebagai pembantu perisian, mentafsir antara muka pengguna grafik dan mengautomasikan tugas digital. Menurut Moonshot AI, Kimi-VL mengatasi banyak sistem lain, termasuk GPT-4o, dalam ujian di mana ia menavigasi menu penyemak imbas atau menukar tetapan.
Aplikasi berpotensi Kimi-VL sebagai pembantu perisian adalah luas. Ia boleh digunakan untuk mengautomasikan tugas berulang, seperti mengisi borang atau menjadualkan janji temu, membebaskan pengguna untuk memberi tumpuan kepada aktiviti yang lebih penting. Ia juga boleh digunakan untuk memberikan bantuan yang diperibadikan kepada pengguna yang tidak biasa dengan aplikasi perisian atau antara muka digital tertentu.
Keupayaan model untuk memahami dan berinteraksi dengan antara muka pengguna grafik adalah pemboleh utama untuk aplikasi ini. Dengan mentafsir elemen visual dan logik asas antara muka pengguna, Kimi-VL boleh melakukan tindakan bagi pihak pengguna, bertindak dengan berkesan sebagai pembantu digital.
Penanda Aras Prestasi
Berbanding dengan model sumber terbuka lain seperti Qwen2.5-VL-7B dan Gemma-3-12B-IT, Kimi-VL nampaknya lebih cekap. Menurut Moonshot AI, ia mendahului dalam 19 daripada 24 penanda aras, walaupun beroperasi dengan parameter aktif yang jauh lebih sedikit. Pada MMBench-EN dan AI2D, ia dilaporkan sepadan atau mengatasi skor yang biasanya dilihat daripada model komersial yang lebih besar.
Penanda aras prestasi ini menyerlahkan keupayaan Kimi-VL untuk mencapai hasil yang kompetitif dengan sebahagian kecil daripada sumber yang diperlukan oleh model lain. Kecekapan ini menjadikan Kimi-VL pilihan yang menarik untuk organisasi yang ingin menggunakan penyelesaian AI tanpa menanggung kos pengiraan yang berlebihan.
Hakikat bahawa Kimi-VL boleh sepadan atau mengalahkan prestasi model komersial yang lebih besar pada penanda aras tertentu adalah amat mengagumkan. Ini menunjukkan keberkesanan pendekatan latihan Moonshot AI dan potensi untuk model yang lebih kecil dan lebih cekap untuk memainkan peranan penting dalam masa depan AI.
Pendekatan Latihan
Moonshot AI mengaitkan sebahagian besar prestasi Kimi-VL dengan pendekatan latihannya. Selain daripada penalaan halus terawasi standard, Kimi-VL menggunakan pembelajaran pengukuhan. Versi khusus yang dipanggil Kimi-VL-Thinking telah dilatih untuk melalui langkah penaakulan yang lebih panjang, meningkatkan prestasi pada tugas yang memerlukan pemikiran yang lebih kompleks, seperti penaakulan matematik.
Penalaan halus terawasi ialah teknik biasa untuk melatih model AI, tetapi penambahan pembelajaran pengukuhan ialah peningkatan yang ketara. Pembelajaran pengukuhan membolehkan model belajar daripada pengalamannya sendiri, meningkatkan keupayaannya untuk membuat keputusan dan menyelesaikan masalah dari masa ke masa.
Pembangunan Kimi-VL-Thinking, versi khusus model yang dilatih untuk melalui langkah penaakulan yang lebih panjang, seterusnya menunjukkan komitmen Moonshot AI terhadap inovasi. Pendekatan yang disasarkan ini telah menghasilkan peningkatan prestasi yang ketara pada tugas yang memerlukan pemikiran yang kompleks, seperti penaakulan matematik.
Batasan dan Rancangan Masa Depan
Kimi-VL bukan tanpa batasan. Saiznya yang terkini mengehadkan prestasinya pada tugas yang sangat intensif bahasa atau niche, dan ia masih menghadapi cabaran teknikal dengan konteks yang sangat panjang, walaupun dengan tetingkap konteks yang diperluaskan.
Walaupun terdapat batasan ini, Kimi-VL mewakili langkah penting ke hadapan dalam pembangunan model AI yang cekap dan serba boleh. Memandangkan Moonshot AI terus memperhalusi pendekatan latihannya dan mengembangkan keupayaan model, kemungkinan Kimi-VL akan menjadi alat yang lebih berkuasa untuk pelbagai aplikasi.
Moonshot AI merancang untuk membangunkan versi model yang lebih besar, memasukkan lebih banyak data latihan, dan menambah baik penalaan halus. Matlamat jangka panjang syarikat yang dinyatakan adalah untuk mencipta ‘sistem yang berkuasa tetapi cekap sumber’ yang sesuai untuk kegunaan dunia sebenar dalam penyelidikan dan industri. Matlamat ini menggariskan komitmen Moonshot AI untuk menolak sempadan teknologi AI dan membangunkan penyelesaian yang boleh memberi impak dunia sebenar. Tumpuan pada mewujudkan sistem cekap sumber amat penting, kerana ia memastikan bahawa teknologi AI boleh digunakan dengan cara yang mampan dan boleh diakses.
Masa depan AI mungkin akan dibentuk oleh model yang berkuasa dan cekap, dan Moonshot AI berada pada kedudukan yang baik untuk menjadi peneraju dalam bidang ini. Dengan seni bina inovatifnya, teknik latihan lanjutan dan komitmen terhadap peningkatan berterusan, Kimi-VL ialah contoh yang menjanjikan tentang apa yang boleh dicapai apabila kepintaran dan keazaman digabungkan. Apabila AI terus berkembang, model seperti Kimi-VL akan memainkan peranan yang semakin penting dalam membentuk masa depan teknologi dan masyarakat.