Kimi-VL

Kimi-VL – 月之暗面开源的轻量级多模态视觉语言模型

Kimi-VL 是一个开源的轻量级多模态视觉语言模型，由月之暗面团队开发。该模型采用 Mixture-of-Experts (MoE) 架构，拥有总计 16 亿个参数，而推理时仅需激活 2.8 亿个参数。Kimi-VL 能够进行强大的多模态推理、长文本理解及智能体（agent）互动，并支持高达 128K 的扩展上下文窗口和高分辨率的视觉输入。在数学推理和长视频理解等任务上，Kimi-VL 的表现超越了 GPT-4o 等同类模型。此外，Kimi-VL 还推出了推理增强版 Kimi-VL-Thinking，进一步提升其长期推理能力。

Kimi-VL是什么

Kimi-VL 是月之暗面开发的一款轻量级多模态视觉语言模型，基于 Mixture-of-Experts (MoE) 架构，拥有总计 16 亿个参数。在推理过程中，仅激活 2.8 亿个参数，从而显著降低计算成本。该模型在多模态推理、长文本理解及智能体交互等方面表现出色，能够处理复杂的多模态任务。Kimi-VL 在数学推理和长视频理解领域的表现尤为突出，领先于诸如 GPT-4o 等其他模型。为了进一步提升推理能力，Kimi-VL 还推出了基于长链推理微调和强化学习的增强版 Kimi-VL-Thinking。

Kimi-VL的主要功能

• 多模态推理：能够处理图像、视频及文本等多种输入形式，满足复杂的多模态任务需求。
• 长文本理解：配备 128K 扩展上下文窗口，擅长处理长视频及长文档输入。
• 数学推理：利用长链推理（CoT）监督微调和强化学习（RL），具备出色的数学推理能力。
• Agent 交互能力：支持多轮对话及复杂任务的逐步推理能力。
• 高分辨率视觉输入：能够处理超高分辨率的视觉输入，同时保持较低的计算成本。

Kimi-VL的技术原理

• 基础架构：采用 MoE 架构，在推理时仅激活部分参数（2.8B），有效降低计算负担。该模型基于 SigLIP-SO-400M 进行微调，能够处理高分辨率视觉输入。多层感知机（MLP）投影器将视觉特征与语言特征对齐，增强多模态融合效果。
• 预训练阶段：
  • ViT 训练：为视觉编码器进行训练，建立稳健的视觉特征提取能力。
  • 联合训练：包括预训练、冷却和长上下文激活三个阶段，全面提升模型的语言与多模态能力。
  • 后训练阶段：在 32K 和 128K 上下文中进行联合微调，进一步增强模型的多模态理解能力，基于长链推理任务进行微调，以提升模型的长期推理能力。
• 强化学习（RL）：对模型推理能力进行进一步优化，使其在复杂任务中表现更为出色。

Kimi-VL的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-VL
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/moonshotai/kimi-vl
• 技术论文：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-VL/blob/main/Kimi-VL.pdf

Kimi-VL的应用场景

• 智能客服：用于多轮对话，解答用户问题，并支持图文结合的互动。
• 教育辅导：帮助学生学习，提供图文并茂的解答和教学材料。
• 内容创作：生成图文和视频内容，辅助视频编辑与创意生成。
• 医疗辅助：分析医学影像，提供初步诊断建议及健康咨询。
• 企业办公：处理长文档，提取关键信息，支持智能会议服务。

常见问题

• Kimi-VL支持哪些输入类型？ Kimi-VL 支持图像、视频和文本等多种输入形式。
• 它的推理能力如何？ Kimi-VL 在复杂任务中表现优异，尤其是在数学推理和长文本理解方面。
• 如何获取 Kimi-VL 的最新版本？ 用户可以访问其官方 GitHub 仓库和 HuggingFace 模型库获取最新版本。
• Kimi-VL 的应用场景有哪些？ Kimi-VL 可广泛应用于智能客服、教育辅导、内容创作、医疗辅助和企业办公等领域。