Kwai Keye-VL

Kwai Keye-VL – 快手推出的多模态大语言模型

Kwai Keye-VL 是快手自主研发的多模态大语言模型，基于 Qwen3-8B 语言模型整合SigLIP初始化的视觉编码器，支持动态分辨率输入。它能够深度融合和处理文本、图像、视频等多模态信息，具备自适应交互机制与动态推理能力，致力于为用户打造更智能、更全面的多模态交互新范式。

### 揭秘 Kwai Keye-VL：多模态智能新引擎

您是否曾梦想过，一个模型能够同时理解文字、图像和视频，并像人类一样进行思考和创作？现在，快手推出的 Kwai Keye-VL 为您开启了通往多模态智能世界的大门！

### Kwai Keye-VL 的核心能力

Kwai Keye-VL 并非泛泛之辈，它拥有一系列令人印象深刻的功能：

视频鉴赏家：深入解读短视频内容，分析场景、人物、动作等，从而生成引人入胜的描述、标签或推荐。
图像通晓者：精准解析图像细节，识别物体、场景等，生成精确的描述，让您对图像一目了然。
逻辑推理大师：在复杂的逻辑推理任务中游刃有余，例如解决数学难题，进行科学推演，展现其强大的思考能力。
多模态交互专家：无缝处理文本、图像、视频等多种模态信息，实现模态间的有效交互和融合，带来更丰富的体验。
智能创作助手：借助对多模态信息的深刻理解，助力用户进行内容创作，如生成引人入胜的文案、创意脚本等，激发您的创作灵感。

### 深入了解 Kwai Keye-VL 的技术奥秘

Kwai Keye-VL 的卓越表现，离不开其精湛的技术：

模型架构：基于 Qwen3-8B 语言模型，融合 SigLIP 初始化的视觉编码器，支持动态分辨率输入。它将图像按原始比例切分为 14×14 分块，并通过 MLP 层整合视觉特征。利用 3D RoPE（旋转位置编码）统一处理文本、图像和视频，基于位置编码与时间戳对齐，精准捕捉视频的时序变化。
预训练策略：持续预训练视觉编码器，使其适应内部数据分布并支持动态分辨率输入。它还冻结主干模型，仅训练轻量级 MLP 适配器，从而以极低成本建立鲁棒的图文/视频-文本对齐关系。此外，解锁全部模型参数，进行多任务联合训练，全面提升模型的综合视觉理解能力。通过精选高质量数据进行精调，进一步提升模型的精细理解和判别能力。并且，探索同构异质融合技术，基于参数平均融合不同数据配比的退火训练模型，在保留多维度能力的同时，减小模型偏差，增强模型的鲁棒性。
后训练策略：
- 非推理训练（No-Reasoning Training）：利用 500 万条高质量多模态 VQA 数据，数据的多样性由自研 TaskGalaxy 方案建立的任务体系（包含 7 万种任务）保证，数据质量经 AI 筛选困难样本及人工标注保障。结合开源数据与自建的偏好数据，后者收集 SFT 错误样本作提问素材、Qwen2.5VL 72B 与 SFT 模型生成答案对、人工排序获得。
- 推理训练（Reasoning Training）：混合四种推理模式的训练数据，实现对模型思维链能力的零基础激活，初步掌握人类分步思考的推理范式。在冷启动基础上，用 GRPO 算法进行混合模式强化学习，基于创新的奖励机制（同步评估结果正确性与过程一致性）深度优化多模态感知、数学推理、短视频理解及智能体协同等综合能力，显著提升模型的推理能力。基于 MPO 算法对优劣数据对进行多轮迭代，根治内容重复崩溃与逻辑断层问题，最终赋予模型根据问题复杂度智能选择深度推理模式的自适应能力，实现性能与稳定性的双重突破。

### 哪里可以找到 Kwai Keye-VL？

想要亲身体验 Kwai Keye-VL 的强大功能？以下是相关资源：