Kwai Keye-VL

Kwai Keye-VL – 快手推出的多模態大語言模型

Kwai Keye-VL 是快手自主研發的多模態大語言模型，基于 Qwen3-8B 語言模型整合SigLIP初始化的視覺編碼器，支持動態分辨率輸入。它能夠深度融合和處理文本、圖像、視頻等多模態信息，具備自適應交互機制與動態推理能力，致力于為用戶打造更智能、更全面的多模態交互新范式。

### 揭秘 Kwai Keye-VL：多模態智能新引擎

您是否曾夢想過，一個模型能夠同時理解文字、圖像和視頻，并像人類一樣進行思考和創作？現在，快手推出的 Kwai Keye-VL 為您開啟了通往多模態智能世界的大門！

### Kwai Keye-VL 的核心能力

Kwai Keye-VL 并非泛泛之輩，它擁有一系列令人印象深刻的功能：

視頻鑒賞家：深入解讀短視頻內容，分析場景、人物、動作等，從而生成引人入勝的描述、標簽或推薦。
圖像通曉者：精準解析圖像細節，識別物體、場景等，生成精確的描述，讓您對圖像一目了然。
邏輯推理大師：在復雜的邏輯推理任務中游刃有余，例如解決數學難題，進行科學推演，展現其強大的思考能力。
多模態交互專家：無縫處理文本、圖像、視頻等多種模態信息，實現模態間的有效交互和融合，帶來更豐富的體驗。
智能創作助手：借助對多模態信息的深刻理解，助力用戶進行內容創作，如生成引人入勝的文案、創意腳本等，激發您的創作靈感。

### 深入了解 Kwai Keye-VL 的技術奧秘

Kwai Keye-VL 的卓越表現，離不開其精湛的技術：

模型架構：基于 Qwen3-8B 語言模型，融合 SigLIP 初始化的視覺編碼器，支持動態分辨率輸入。它將圖像按原始比例切分為 14×14 分塊，并通過 MLP 層整合視覺特征。利用 3D RoPE（旋轉位置編碼）統一處理文本、圖像和視頻，基于位置編碼與時間戳對齊，精準捕捉視頻的時序變化。
預訓練策略：持續預訓練視覺編碼器，使其適應內部數據分布并支持動態分辨率輸入。它還凍結主干模型，僅訓練輕量級 MLP 適配器，從而以極低成本建立魯棒的圖文/視頻-文本對齊關系。此外，解鎖全部模型參數，進行多任務聯合訓練，全面提升模型的綜合視覺理解能力。通過精選高質量數據進行精調，進一步提升模型的精細理解和判別能力。并且，探索同構異質融合技術，基于參數平均融合不同數據配比的退火訓練模型，在保留多維度能力的同時，減小模型偏差，增強模型的魯棒性。
后訓練策略：
- 非推理訓練（No-Reasoning Training）：利用 500 萬條高質量多模態 VQA 數據，數據的多樣性由自研 TaskGalaxy 方案建立的任務體系（包含 7 萬種任務）保證，數據質量經 AI 篩選困難樣本及人工標注保障。結合開源數據與自建的偏好數據，后者收集 SFT 錯誤樣本作提問素材、Qwen2.5VL 72B 與 SFT 模型生成答案對、人工排序獲得。
- 推理訓練（Reasoning Training）：混合四種推理模式的訓練數據，實現對模型思維鏈能力的零基礎激活，初步掌握人類分步思考的推理范式。在冷啟動基礎上，用 GRPO 算法進行混合模式強化學習，基于創新的獎勵機制（同步評估結果正確性與過程一致性）深度優化多模態感知、數學推理、短視頻理解及智能體協同等綜合能力，顯著提升模型的推理能力。基于 MPO 算法對優劣數據對進行多輪迭代，根治內容重復崩潰與邏輯斷層問題，最終賦予模型根據問題復雜度智能選擇深度推理模式的自適應能力，實現性能與穩定性的雙重突破。

### 哪里可以找到 Kwai Keye-VL？

想要親身體驗 Kwai Keye-VL 的強大功能？以下是相關資源：