Moonshot AI, китайский стартап, представил новую AI-модель с открытым исходным кодом, которая производит фурор в этой области. Эта модель, названная Kimi-VL, предназначена для обработки различных типов данных, включая изображения, текст и видео, с замечательной эффективностью. Что отличает Kimi-VL, так это ее способность обрабатывать длинные документы, участвовать в сложном мышлении и понимать пользовательские интерфейсы, и все это при сохранении относительно небольшого размера.
Kimi-VL: Эффективность через архитектуру
По данным Moonshot AI, эффективность Kimi-VL обусловлена использованием архитектуры mixture-of-experts (MoE). Эта конструкция позволяет модели активировать только определенную часть своих параметров для каждой задачи, что приводит к значительной экономии вычислительных ресурсов. Имея всего 2,8 миллиарда активных параметров, Kimi-VL достигает уровней производительности, которые соперничают с гораздо более крупными моделями в ряде тестов.
Традиционные AI-модели часто требуют огромных вычислительных ресурсов из-за своего размера и сложности. Архитектура MoE в Kimi-VL предлагает более оптимизированный подход, обеспечивающий более быструю обработку и снижение энергопотребления. Эта эффективность делает Kimi-VL перспективным кандидатом для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами и в приложениях, где критически важна производительность в реальном времени.
Влияние этого архитектурного выбора является существенным. Селективно активируя только необходимые части модели, Kimi-VL избегает вычислительных издержек, связанных с обработкой нерелевантной информации. Этот целевой подход не только повышает эффективность, но и улучшает способность модели сосредотачиваться на наиболее важных аспектах входных данных.
Расширенное окно контекста
Одной из выдающихся особенностей Kimi-VL является большое окно контекста в 128 000 токенов. Это обширное окно позволяет модели обрабатывать целые книги или длинные расшифровки видео, открывая новые возможности для AI-приложений в таких областях, как образование, развлечения и исследования. Moonshot AI сообщает, что Kimi-VL стабильно хорошо работает в тестах, таких как LongVideoBench и MMLongBench-Doc, демонстрируя свою способность эффективно обрабатывать длинный контент.
Возможность обработки длинных документов является значительным преимуществом во многих реальных сценариях. Например, Kimi-VL можно использовать для анализа юридических контрактов, научных работ или технических руководств без необходимости разбивать их на более мелкие сегменты. Эта возможность не только экономит время и усилия, но и позволяет модели улавливать нюансы и взаимозависимости, которые можно упустить при обработке фрагментированных данных.
Кроме того, расширенное окно контекста повышает способность Kimi-VL понимать общий контекст контента. Это особенно важно для задач, требующих рассуждений и умозаключений, поскольку модель может использовать больший пул информации для получения более точных и обоснованных выводов.
Мастерство обработки изображений
Возможности Kimi-VL по обработке изображений также заслуживают внимания. В отличие от некоторых AI-систем, Kimi-VL может анализировать полные скриншоты или сложную графику, не разбивая их на более мелкие части. Эта возможность позволяет модели обрабатывать более широкий спектр задач, связанных с изображениями, включая анализ математических задач с изображениями и интерпретацию рукописных заметок.
Возможность анализа полных скриншотов особенно полезна в таких приложениях, как тестирование программного обеспечения и дизайн пользовательского интерфейса. Kimi-VL можно использовать для автоматического выявления ошибок или несоответствий в интерфейсах программного обеспечения, предоставляя разработчикам ценные отзывы и идеи.
Способность модели решать математические задачи с изображениями и рукописными заметками еще раз демонстрирует ее универсальность. Эти возможности можно использовать для разработки образовательных инструментов, которые могут автоматически оценивать работы учащихся, или для создания вспомогательных технологий, которые могут помочь людям с ограниченными возможностями получать доступ к письменным материалам и взаимодействовать с ними. В одном из тестов Kimi-VL проанализировала рукописную рукопись, выявила ссылки на Альберта Эйнштейна и объяснила их уместность, продемонстрировав свою способность понимать сложный контент и устанавливать значимые связи.
Программный помощник
Kimi-VL также может функционировать как программный помощник, интерпретируя графические пользовательские интерфейсы и автоматизируя цифровые задачи. По данным Moonshot AI, Kimi-VL превзошла многие другие системы, включая GPT-4o, в тестах, где она перемещалась по меню браузера или изменяла настройки.
Потенциальные приложения Kimi-VL в качестве программного помощника огромны. Ее можно использовать для автоматизации повторяющихся задач, таких как заполнение форм или планирование встреч, освобождая пользователей для того, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах. Ее также можно использовать для предоставления персонализированной помощи пользователям, которые не знакомы с определенными программными приложениями или цифровыми интерфейсами.
Способность модели понимать графические пользовательские интерфейсы и взаимодействовать с ними является ключевым фактором для этих приложений. Интерпретируя визуальные элементы и базовую логику пользовательского интерфейса, Kimi-VL может выполнять действия от имени пользователя, фактически действуя как цифровой помощник.
Эталоны производительности
По сравнению с другими моделями с открытым исходным кодом, такими как Qwen2.5-VL-7B и Gemma-3-12B-IT, Kimi-VL, по-видимому, более эффективна. По данным Moonshot AI, она лидирует в 19 из 24 бенчмарков, несмотря на то, что работает с гораздо меньшим количеством активных параметров. На MMBench-EN и AI2D она, как сообщается, соответствует или превосходит результаты, обычно наблюдаемые у более крупных коммерческих моделей.
Эти тесты производительности подчеркивают способность Kimi-VL достигать конкурентоспособных результатов с небольшой долей ресурсов, необходимых другим моделям. Этаэффективность делает Kimi-VL привлекательным вариантом для организаций, которые стремятся развернуть AI-решения, не неся при этом чрезмерных вычислительных затрат.
Тот факт, что Kimi-VL может соответствовать или превосходить производительность более крупных коммерческих моделей в определенных тестах, особенно впечатляет. Это демонстрирует эффективность подхода Moonshot AI к обучению и потенциал меньших, более эффективных моделей играть важную роль в будущем AI.
Подход к обучению
Moonshot AI объясняет большую часть производительности Kimi-VL своим подходом к обучению. В дополнение к стандартной контролируемой тонкой настройке Kimi-VL использует обучение с подкреплением. Специализированная версия под названием Kimi-VL-Thinking была обучена проходить более длительные этапы рассуждений, что повысило производительность в задачах, требующих более сложного мышления, таких как математическое рассуждение.
Контролируемая тонкая настройка является распространенным методом обучения AI-моделей, но добавление обучения с подкреплением является заметным улучшением. Обучение с подкреплением позволяет модели учиться на собственном опыте, улучшая свою способность принимать решения и решать проблемы с течением времени.
Разработка Kimi-VL-Thinking, специализированной версии модели, обученной проходить более длительные этапы рассуждений, еще раз демонстрирует приверженность Moonshot AI инновациям. Этот целенаправленный подход привел к значительному повышению производительности в задачах, требующих сложного мышления, таких как математическое рассуждение.
Ограничения и планы на будущее
Kimi-VL не лишена ограничений. Ее текущий размер ограничивает ее производительность в задачах, требующих интенсивного использования языка или нишевых задачах, и она по-прежнему сталкивается с техническими проблемами с очень длинными контекстами, даже с расширенным окном контекста.
Несмотря на эти ограничения, Kimi-VL представляет собой значительный шаг вперед в разработке эффективных и универсальных AI-моделей. Поскольку Moonshot AI продолжает совершенствовать свой подход к обучению и расширять возможности модели, вполне вероятно, что Kimi-VL станет еще более мощным инструментом для широкого спектра приложений.
Moonshot AI планирует разработать более крупные версии моделей, включить больше данных для обучения и улучшить тонкую настройку. Заявленная долгосрочная цель компании — создать ‘мощную, но ресурсоэффективную систему’, пригодную для реального использования в исследованиях и промышленности. Эти цели подчеркивают приверженность Moonshot AI расширению границ AI-технологий и разработке решений, которые могут оказать реальное воздействие. Особое внимание уделяется созданию ресурсоэффективных систем, поскольку это обеспечивает устойчивое и доступное развертывание AI-технологий.
Будущее AI, вероятно, будет определяться моделями, которые являются одновременно мощными и эффективными, и Moonshot AI имеет хорошие возможности для того, чтобы быть лидером в этой области. Благодаря своей инновационной архитектуре, передовым методам обучения и приверженности постоянному совершенствованию, Kimi-VL является многообещающим примером того, что можно достичь, когда сочетаются изобретательность и решимость. Поскольку AI продолжает развиваться, такие модели, как Kimi-VL, будут играть все более важную роль в формировании будущего технологий и общества.