Kimi-VL是什么

Kimi-VL 是月之暗面开源的轻量级多模态视觉语言模型，基于 Mixture-of-Experts (MoE) 架构，总参数量为16B，推理时仅激活2.8B。Kimi-VL具备强大的多模态推理、长文本理解及agent交互能力，支持128K扩展上下文窗口和高分辨率视觉输入。在数学推理、长视频理解等任务中表现优异，超越GPT-4o等模型。Kimi-VL推出推理增强版 Kimi-VL-Thinking，基于长链推理微调和强化学习，进一步提升长期推理能力。

Kimi-VL的主要功能

• 多模态推理：支持处理图像、视频和文本等多种输入形式，支持复杂的多模态任务。
• 长文本理解：配备 128K 扩展上下文窗口，处理长视频和长文档输入。
• 数学推理：基于长链推理（CoT）监督微调和强化学习（RL），具备强大的数学推理能力。
• Agent 交互能力：支持进行多轮对话和复杂任务的逐步推理。
• 高分辨率视觉输入：支持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：基于 MoE 架构，在推理时激活部分参数（2.8B），显著降低计算成本。基于 SigLIP-SO-400M 微调，能够处理高分辨率视觉输入。多层感知机（MLP）投影器将视觉特征和语言特征对齐，增强多模态融合效果。
• 预训练阶段：
  • 独立 ViT 训练：对视觉编码器进行独立训练，建立健壮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，同时增强模型的语言和多模态能力。
  • 后训练阶段：在 32K 和 128K 上下文中进行联合微调，进一步提升模型的多模态理解能力。基于长链推理任务进行微调，增强模型的长期推理能力。
• 强化学习（RL）：进一步优化模型的推理能力，在复杂任务中表现更优。

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：用在多轮对话，解答用户问题，支持图文结合的交互。
• 教育辅导：辅助学生学习，提供图文并茂的解答和教学材料。
• 内容创作：生成图文、视频内容，辅助视频编辑和创意生成。
• 医疗辅助：分析医学影像，提供初步诊断建议和健康咨询。
• 企业办公：处理长文档，提取关键信息，支持智能会议服务。