Сегодня 01 июля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Китайская ИИ-модель Kimi k1.5 освоила мультимодальные рассуждения и превзошла OpenAI o1

Если 2024 год стал годом клонов ChatGPT, то 2025 год обещает стать эрой рассуждающих моделей ИИ, а лидерство в этой области захватывают китайские лаборатории. На прошлой неделе много шума наделала DeepSeek со своей рассуждающей моделью R1. А на днях Moonshot AI представила мультимодальную Kimi k1.5, которая обгоняет в тестах OpenAI o1, а стоит в разы меньше. Эти модели представляют собой смену представления о «мыслительном процессе» ИИ.

 Источник изображения: kimi.ai

Источник изображения: kimi.ai

Новые модели далеко ушли от банального пересказа Википедии. Им по силам сложные проблемы — от решения головоломок до объяснения квантовой физики. А Kimi k1.5 уже успела заработать звание «первого настоящего конкурента o1». По оценкам экспертов, Kimi k1.5 — это не просто ещё одна модель ИИ — это скачок вперёд в мультимодальном рассуждении и обучении с подкреплением. Kimi k1.5 от Moonshot AI объединяет текст, код и визуальные данные для решения сложных задач, порою в разы превосходя таких лидеров отрасли, как GPT-4o и Claude Sonnet 3.5 в ключевых тестах.

Контекстное окно Kimi k1.5 на 128 тыс. токенов позволяет модели «за один подход» обрабатывать объём информации, эквивалентный солидному роману. В математических задачах модель может планировать, отражать и корректировать свои шаги на протяжении сотен токенов, имитируя решение проблемы человеком. Вместо того, чтобы повторно генерировать полные ответы, Kimi использует фрагменты предыдущих траекторий, повышая эффективность и сокращая затраты на обучение.

 Источник изображений: medium.com

Источник изображений: medium.com

Традиционный подход, основанный на принципах обучения с подкреплением, предполагает использование сложных инструментов, таких как поиск по дереву Монте-Карло или сети ценностей. Команда Moonshot AI отказалась от них и создала упрощённый фреймворк на базе обучения с подкреплением, используя штраф за длину и баланс между исследованием и эксплуатацией. В результате разработчикам удалось создать модель, которая обучается быстрее и избегает «чрезмерного обдумывания» — распространённой ошибки, когда ИИ тратит вычислительные ресурсы на ненужные шаги.

Kimi k1.5 успела показать себя как мощный инструмент визуализации и одновременной работы с текстом. Модель умеет анализировать диаграммы, решать геометрические задачи и отлаживать код — в тесте MathVista модель показала точность 74,9 %, объединив текстовые подсказки с графическими диаграммами.

Исследователи Moonshot AI, вместо того чтобы полагаться на мощные, но медленные длинноцепочечные рассуждения (Long-CoT), использовали метод Long2Short («длинные-в-короткие»), добившись более лаконичных и быстрых ответов. Для этого применялись следующие методы:

  • Объединение моделей путём смешивания весов длинных и коротких версий CoT.
  • Выборка кратчайшего отклонения — отбор самого короткого и корректного ответа из восьми сгенерированных вариантов.
  • Оптимизация DPO — обучение модели предпочтению кратких ответов без потери смысла.

Даже при прямом сравнении Kimi K1.5 оставляет GPT-4o и Claude Sonnet 3.5 далеко позади. Разработчикам Moonshot AI удалось оптимизировать процесс обучения с подкреплением благодаря:

  • Гибридному развёртыванию — совместному использованию ресурсов GPU для обучения и вывода.
  • Частичным развёртываниям — разделению длинных траекторий на управляемые фрагменты для более эффективного обучения.
  • Песочницам кода — безопасным средам для тестирования выходных данных кода, что гарантирует их надёжность.

По мнению экспертов, Kimi K1.5 — это не просто технологический прорыв, а взгляд в будущее ИИ. Объединяя обучение с подкреплением с мультимодальным рассуждением, эта модель решает задачи быстрее, умнее и эффективнее.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Cloudflare закрыла ИИ-краулерам бесплатный доступ к сайтам — за сбор данных теперь придётся платить 43 мин.
МТС Web Services запустила B2B-платформу MWS Data с ИИ-агентами для работы с большими данными 2 ч.
Electronic Arts опубликовала тизер первой за 16 лет новой NCAA March Madness — 2K тоже дразнит фанатов возвращением в игру 2 ч.
Будущее Halo прояснится в октябре, и фанаты «не захотят пропускать» это 4 ч.
Запуски ракет NASA и работу астронавтов в открытом космосе начнут показывать на Netflix 4 ч.
Siri может поумнеть с помощью ИИ OpenAI или Anthropic — у Apple не получается обучить достойный ИИ самостоятельно 4 ч.
Warhammer 40,000: Space Marine 2 продолжит получать новый контент — подробности крупного обновления 10.0 4 ч.
«Яндекс» открыл бесплатный доступ к своей лучшей нейросети YandexGPT 5 Pro через «Чат с Алисой» 5 ч.
Стартапу xAI Илона Маска удалось недавно привлечь в общей сложности $10 млрд 8 ч.
Руководство OpenAI признало, что конкуренция за ценные кадры вынуждает его шевелиться 12 ч.
Вселенная оказалась полна сложных органических молекул, образованных до звёзд и планет 15 мин.
Oracle заполучила загадочного облачного клиента, который будет приносить ей $30 млрд/год 35 мин.
Трамп пообещал сэкономить состояние для США, отменив субсидии компаниям Илона Маска 59 мин.
Xiaomi распродала все электромобили YU7 на год вперёд — и вызвала гнев сотен покупателей 3 ч.
Обновление системы резервного копирования TATLIN.BACKUP для защиты данных от вирусов-шифровальщиков 3 ч.
HPE продаст Instant On, чтобы купить Juniper, а Juniper лицензирует Mist, чтобы продаться HPE 3 ч.
В России запретят называть отечественными чипы, произведённые за границей — статус Baikal и «Эльбрус» под угрозой 4 ч.
Xiaomi задействовала 1000 роботов и передовые технологии для сборки электромобилей 4 ч.
Google договорилась о покупке термоядерной энергии у детища MIT — Commonwealth Fusion Systems 5 ч.
Россияне стали чаще покупать ноутбуки без операционной системы — так дешевле 5 ч.