మూన్‌షాట్ AI, ఒక చైనీస్ స్టార్టప్, ఫీల్డ్‌లో అలలు సృష్టిస్తున్న ఒక కొత్త ఓపెన్-సోర్స్ AI మోడల్‌ను ఆవిష్కరించింది. Kimi-VL అని పేరు పెట్టబడిన ఈ మోడల్, చిత్రాలు, టెక్స్ట్ మరియు వీడియోలతో సహా వివిధ డేటా రకాలను అద్భుతమైన సామర్థ్యంతో ప్రాసెస్ చేయడానికి రూపొందించబడింది. Kimi-VLని ప్రత్యేకంగా నిలిపేది ఏమిటంటే, ఇది సాపేక్షంగా చిన్న పరిమాణాన్ని కొనసాగిస్తూనే, పొడవైన పత్రాలను నిర్వహించగలగడం, సంక్లిష్టమైన తార్కికంలో పాల్గొనడం మరియు వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అర్థం చేసుకోగలగడం.
Kimi-VL: ఆర్కిటెక్చర్ ద్వారా సామర్థ్యం
మూన్‌షాట్ AI ప్రకారం, Kimi-VL యొక్క సామర్థ్యం దాని మిక్స్‌చర్-ఆఫ్-ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE) ఆర్కిటెక్చర్ వినియోగం నుండి వస్తుంది. ఈ డిజైన్ మోడల్ ప్రతి పని కోసం దాని పారామితుల యొక్క నిర్దిష్ట భాగాన్ని మాత్రమే సక్రియం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది గణనీయమైన గణన ఆదాకు దారితీస్తుంది. కేవలం 2.8 బిలియన్ క్రియాశీల పారామితులతో, Kimi-VL అనేక బెంచ్‌మార్క్ పరీక్షలలో చాలా పెద్ద మోడల్‌లను అధిగమించే పనితీరు స్థాయిలను సాధిస్తుంది.
సాంప్రదాయ AI నమూనాలు తరచుగా వాటి పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టత కారణంగా భారీ గణన వనరులను అవసరం చేస్తాయి. Kimi-VLలోని MoE ఆర్కిటెక్చర్ మరింత క్రమబద్ధమైన విధానాన్ని అందిస్తుంది, వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ మరియు తగ్గిన శక్తి వినియోగానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ సామర్థ్యం Kimi-VLని వనరులు పరిమితం చేయబడిన పరికరాల్లో మరియు నిజ-సమయ పనితీరు క్లిష్టంగా ఉండే అనువర్తనాల్లో విస్తరణకు అనువైన అభ్యర్థిగా చేస్తుంది.
ఈ నిర్మాణ ఎంపిక యొక్క ప్రభావం చాలా గణనీయమైనది. మోడల్‌లోని అవసరమైన భాగాలను మాత్రమే ఎంపిక చేసి సక్రియం చేయడం ద్వారా, Kimi-VL సంబంధితం లేని సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడంతో సంబంధం ఉన్న గణన ఓవర్‌హెడ్‌ను నివారిస్తుంది. ఈ లక్ష్యంగా చేసుకున్న విధానం సామర్థ్యాన్ని పెంచడమే కాకుండా, ఇన్‌పుట్ డేటా యొక్క అత్యంత సంబంధిత అంశాలపై దృష్టి పెట్టడానికి మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
విస్తరించిన సందర్భ విండో
Kimi-VL యొక్క ప్రత్యేక లక్షణాలలో ఒకటి 128,000 టోకెన్‌ల యొక్క పెద్ద సందర్భ విండో. ఈ విస్తారమైన విండో మోడల్ మొత్తం పుస్తకాలను లేదా పొడవైన వీడియో ట్రాన్‌స్క్రిప్ట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది విద్య, వినోదం మరియు పరిశోధన వంటి రంగాలలో AI అనువర్తనాలకు కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది. లాంగ్‌వీడియోబెంచ్ మరియు MMLongBench-Doc వంటి పరీక్షలలో Kimi-VL స్థిరంగా మంచి పనితీరును కనబరుస్తుందని మూన్‌షాట్ AI నివేదించింది, ఇది దీర్ఘ-రూప కంటెంట్‌ను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.
అనేక నిజ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో పొడవైన పత్రాలను ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యం ఒక ముఖ్యమైన ప్రయోజనం. ఉదాహరణకు, Kimi-VL చట్టపరమైన ఒప్పందాలు, పరిశోధన పత్రాలు లేదా సాంకేతిక మాన్యువల్‌లను చిన్న భాగాలుగా విడగొట్టాల్సిన అవసరం లేకుండా విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఈ సామర్థ్యం సమయం మరియు కృషిని ఆదా చేయడమే కాకుండా, విభజించబడిన డేటాను ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు కోల్పోయే అవకాశం ఉన్న సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు మరియు పరస్పర ఆధారిత సంబంధాలను సంగ్రహించడానికి మోడల్‌ను అనుమతిస్తుంది.
అంతేకాకుండా, విస్తరించిన సందర్భ విండో కంటెంట్ యొక్క మొత్తం సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకునే Kimi-VL సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. తార్కికం మరియు అనుమితి అవసరమయ్యే పనులకు ఇది చాలా ముఖ్యం, ఎందుకంటే మోడల్ మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సమాచారం ఉన్న ముగింపులకు చేరుకోవడానికి సమాచారం యొక్క పెద్ద సముదాయంపై ఆధారపడవచ్చు.
ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ నైపుణ్యం
Kimi-VL యొక్క ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలు కూడా గమనించదగినవి. కొన్ని AI సిస్టమ్‌ల వలె కాకుండా, Kimi-VL పూర్తి స్క్రీన్‌షాట్‌లను లేదా సంక్లిష్టమైన గ్రాఫిక్‌లను చిన్న భాగాలుగా విడగొట్టకుండా విశ్లేషించగలదు. ఈ సామర్థ్యం మోడల్ గణిత చిత్ర సమస్యలను విశ్లేషించడం మరియు చేతితో రాసిన గమనికలను అర్థం చేసుకోవడం సహా అనేక రకాల చిత్ర సంబంధిత పనులను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది.
పూర్తి స్క్రీన్‌షాట్‌లను విశ్లేషించగల సామర్థ్యం సాఫ్ట్‌వేర్ పరీక్ష మరియు వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్ డిజైన్ వంటి అనువర్తనాల్లో ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లలోని లోపాలు లేదా అసమానతలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించడానికి Kimi-VLని ఉపయోగించవచ్చు, డెవలపర్‌లకు విలువైన అభిప్రాయాన్ని మరియు అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
గణిత చిత్ర సమస్యలను మరియు చేతితో రాసిన గమనికలను నిర్వహించగల మోడల్ యొక్క సామర్థ్యం దాని బహుముఖ ప్రజ్ఞను మరింత ప్రదర్శిస్తుంది. విద్యార్థుల పనిని స్వయంచాలకంగా గ్రేడ్ చేయగల విద్యా సాధనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి లేదా వైకల్యాలు ఉన్న వ్యక్తులు వ్రాసిన మెటీరియల్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు పరస్పరం వ్యవహరించడానికి సహాయపడే సహాయక సాంకేతికతలను సృష్టించడానికి ఈ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించవచ్చు. ఒక పరీక్షలో, Kimi-VL చేతితో రాసిన మాన్యుస్క్రిప్ట్‌ను విశ్లేషించింది, ఆల్బర్ట్ ఐన్‌స్టీన్‌కు సంబంధించిన సూచనలను గుర్తించింది మరియు వాటి ఔచిత్యాన్ని వివరించింది, సంక్లిష్టమైన కంటెంట్‌ను అర్థం చేసుకునే మరియు అర్థవంతమైన సంబంధాలను ఏర్పరచుకునే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించింది.
ఒక సాఫ్ట్‌వేర్ అసిస్టెంట్
Kimi-VL గ్రాఫికల్ యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అర్థం చేసుకోవడం మరియు డిజిటల్ పనులను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా సాఫ్ట్‌వేర్ అసిస్టెంట్‌గా కూడా పనిచేయగలదు. మూన్‌షాట్ AI ప్రకారం, Kimi-VL బ్రౌజర్ మెనులను నావిగేట్ చేసిన లేదా సెట్టింగ్‌లను మార్చిన పరీక్షలలో GPT-4oతో సహా అనేక ఇతర సిస్టమ్‌లను అధిగమించింది.
సాఫ్ట్‌వేర్ అసిస్టెంట్‌గా Kimi-VL యొక్క సంభావ్య అనువర్తనాలు చాలా విస్తృతమైనవి. ఫారమ్‌లను పూరించడం లేదా అపాయింట్‌మెంట్‌లను షెడ్యూల్ చేయడం వంటి పునరావృతమయ్యే పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా వినియోగదారులు మరింత ముఖ్యమైన కార్యకలాపాలపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. కొన్ని సాఫ్ట్‌వేర్ అనువర్తనాలు లేదా డిజిటల్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు గురించి తెలియని వినియోగదారులకు వ్యక్తిగతీకరించిన సహాయాన్ని అందించడానికి కూడా దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.
గ్రాఫికల్ యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అర్థం చేసుకునే మరియు వాటితో పరస్పరం వ్యవహరించే మోడల్ యొక్క సామర్థ్యం ఈ అనువర్తనాలకు ఒక ముఖ్యమైన సాధనం. వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్ యొక్క దృశ్య అంశాలు మరియు అంతర్లీన తర్కాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, Kimi-VL వినియోగదారు తరపున చర్యలు చేయగలదు, సమర్థవంతంగా డిజిటల్ అసిస్టెంట్‌గా పనిచేస్తుంది.
పనితీరు బెంచ్‌మార్క్‌లు
Qwen2.5-VL-7B మరియు Gemma-3-12B-IT వంటి ఇతర ఓపెన్-సోర్స్ మోడల్‌లతో పోలిస్తే, Kimi-VL మరింత సమర్థవంతంగా ఉన్నట్లు కనిపిస్తోంది. మూన్‌షాట్ AI ప్రకారం, ఇది చాలా తక్కువ క్రియాశీల పారామితులతో పనిచేస్తున్నప్పటికీ, 24 బెంచ్‌మార్క్‌లలో 19లో ఆధిక్యంలో ఉంది. MMBench-EN మరియు AI2Dలో, ఇది సాధారణంగా పెద్ద, వాణిజ్య నమూనాల నుండి కనిపించే స్కోర్‌లతో సరిపోలుతుందని లేదా అధిగమిస్తుందని నివేదించబడింది.
ఈ పనితీరు బెంచ్‌మార్క్‌లు ఇతర మోడల్‌లకు అవసరమైన వనరులలో కొంత భాగాన్ని ఉపయోగించి పోటీ ఫలితాలను సాధించే Kimi-VL సామర్థ్యాన్ని హైలైట్ చేస్తాయి. ఈ సామర్థ్యం అధిక గణన ఖర్చులను భరించకుండా AI పరిష్కారాలను విస్తరించాలని చూస్తున్న సంస్థలకు Kimi-VLని ఆకర్షణీయమైన ఎంపికగా చేస్తుంది.
Kimi-VL కొన్ని బెంచ్‌మార్క్‌లలో పెద్ద, వాణిజ్య నమూనాల పనితీరుతో సరిపోలగలదు లేదా అధిగమించగలదు అనేది ప్రత్యేకంగా ఆకట్టుకుంటుంది. ఇది మూన్‌షాట్ AI యొక్క శిక్షణా విధానం యొక్క ప్రభావాన్ని మరియు చిన్న, మరింత సమర్థవంతమైన నమూనాలు AI యొక్క భవిష్యత్తులో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషించే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.
శిక్షణా విధానం
మూన్‌షాట్ AI Kimi-VL యొక్క పనితీరులో ఎక్కువ భాగాన్ని దాని శిక్షణా విధానానికి ఆపాదించింది. ప్రామాణిక పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్‌తో పాటు, Kimi-VL ఉపబలన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. Kimi-VL-థింకింగ్ అని పిలువబడే ఒక ప్రత్యేక వెర్షన్ పొడవైన తార్కిక దశల ద్వారా అమలు చేయడానికి శిక్షణ పొందింది, గణిత తార్కికం వంటి మరింత సంక్లిష్టమైన ఆలోచన అవసరమయ్యే పనులపై పనితీరును పెంచుతుంది.
పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ అనేది AI మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక సాధారణ సాంకేతికత, అయితే ఉపబలన అభ్యాసాన్ని చేర్చడం ఒక ముఖ్యమైన మెరుగుదల. ఉపబలన అభ్యాసం మోడల్ తన స్వంత అనుభవాల నుండి నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, నిర్ణయాలు తీసుకునే మరియు కాలక్రమేణా సమస్యలను పరిష్కరించే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
పొడవైన తార్కిక దశల ద్వారా అమలు చేయడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ప్రత్యేక వెర్షన్ అయిన Kimi-VL-థింకింగ్ అభివృద్ధి, ఆవిష్కరణ పట్ల మూన్‌షాట్ AI యొక్క నిబద్ధతను మరింత ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ లక్ష్యంగా చేసుకున్న విధానం గణిత తార్కికం వంటి సంక్లిష్టమైన ఆలోచన అవసరమయ్యే పనులపై గణనీయమైన పనితీరు లాభాలకు దారితీసింది.
పరిమితులు మరియు భవిష్యత్తు ప్రణాళికలు
Kimi-VLకి దాని పరిమితులు లేవు. దాని ప్రస్తుత పరిమాణం అత్యంత భాషా-తీవ్రమైన లేదా ప్రత్యేక పనులపై దాని పనితీరును పరిమితం చేస్తుంది మరియు విస్తరించిన సందర్భ విండోతో కూడా చాలా పొడవైన సందర్భాలతో ఇది ఇప్పటికీ సాంకేతిక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది.
ఈ పరిమితులు ఉన్నప్పటికీ, Kimi-VL సమర్థవంతమైన మరియు బహుముఖ AI మోడళ్ల అభివృద్ధిలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది. మూన్‌షాట్ AI తన శిక్షణా విధానాన్ని మెరుగుపరచడం మరియు మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలను విస్తరించడం కొనసాగిస్తున్నందున, Kimi-VL అనేక రకాల అనువర్తనాల కోసం మరింత శక్తివంతమైన సాధనంగా మారే అవకాశం ఉంది.
మూన్‌షాట్ AI పెద్ద మోడల్ వెర్షన్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి, మరింత శిక్షణా డేటాను చేర్చడానికి మరియు చక్కటి ట్యూనింగ్‌ను మెరుగుపరచడానికి ప్రణాళికలు వేసింది. పరిశోధన మరియు పరిశ్రమలో నిజ-ప్రపంచ వినియోగానికి అనువైన ‘శక్తివంతమైన ఇంకా వనరుల-సమర్థవంతమైన వ్యవస్థ’ను సృష్టించడం కంపెనీ యొక్క దీర్ఘకాలిక లక్ష్యం. ఈ లక్ష్యాలు AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క సరిహద్దులను ముందుకు నెట్టడానికి మరియు నిజ-ప్రపంచ ప్రభావాన్ని చూపగల పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మూన్‌షాట్ AI యొక్క నిబద్ధతను నొక్కి చెబుతాయి. వనరుల-సమర్థవంతమైన వ్యవస్థలను సృష్టించడంపై దృష్టి పెట్టడం చాలా ముఖ్యం, ఎందుకంటే ఇది AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని స్థిరమైన మరియు అందుబాటులో ఉండే విధంగా విస్తరించగలదని నిర్ధారిస్తుంది.
AI యొక్క భవిష్యత్తు శక్తివంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన నమూనాలచే రూపుదిద్దబడే అవకాశం ఉంది మరియు ఈ రంగంలో నాయకుడిగా ఉండటానికి మూన్‌షాట్ AI బాగా స్థానం పొందింది. దాని వినూత్న నిర్మాణం, అధునాతన శిక్షణా పద్ధతులు మరియు నిరంతర అభివృద్ధికి నిబద్ధతతో, చాతుర్యం మరియు సంకల్పం కలిసినప్పుడు ఏమి సాధించవచ్చనే దానికి Kimi-VL ఒక మంచి ఉదాహరణ. AI అభివృద్ధి చెందుతూనే, Kimi-VL వంటి నమూనాలు సాంకేతికత మరియు సమాజం యొక్క భవిష్యత్తును రూపొందించడంలో పెరుగుతున్న ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తాయి.