Сегодня 07 ноября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → мультимодальность

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.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
У клавиатуры iPhone нашёлся список из 100 тыс. запретных слов — но набирать их всё равно можно 5 ч.
Просто деньги очень нужны: Anthropic не откажется от IPO на фоне биржевого обвала 5 ч.
Китайский ИИ почти догнал секретную модель OpenAI во взломе сетей — и оказался дешевле 7 ч.
Ноябрьские игровые релизы грозят опустошить офисы — сотрудники массово берут выходные 11 ч.
Новая статья: Stygian: Outer Gods — лавкрафтианский кошмар. Опять. Рецензия 20 ч.
Бывший босс PlayStation объяснил, почему спустя 11 лет Sony так и не выпустила ни ремейк, ни сиквел Bloodborne 22 ч.
IPO на $1,5 трлн под угрозой: потенциальных инвесторов Anthropic напугал обвал акций IT-компаний 23 ч.
Paint оказался дырявым: уязвимость позволяет удалённо взламывать Windows 11 — Microsoft выпустила патч, но он не приходит 23 ч.
Кибератака полностью уничтожила облачную инфраструктуру Beget — хостинг-провайдер восстанавливает её с нуля 24 ч.
Энергетическая дискриминация: ИИ тратит на запросы на некоторых языках до 180 раз больше энергии, чем на английский 24 ч.
TSMC не хочет заниматься памятью, даже если просит Nvidia — компания ответила на слухи о выпуске DRAM 2 ч.
Synology выпустила двухконтроллерную СХД PAS3600 на 12 накопителей SATA 4 ч.
Huawei представила насквозь китайский ПК — от процессора до блока питания и ОС 7 ч.
Дорогая память не помогла: биржевой обвал спутал планы китайской YMTC по IPO 7 ч.
Умные очки Samsung и Warby Parker будут доступны для предзаказа с 12 ноября 7 ч.
CPS PCCooler — семейство кулеров, СЖО, корпусов и БП для самых мощных рабочих станций 9 ч.
Конкурент Starlink анонсировал собственную ракету — первый запуск намечен на 2028 год 10 ч.
Nvidia ищет следы контрабанды — будущих партнёров в Азии обяжут подключить мониторинг чипов 13 ч.
Tesla сообщила о планах по выпуску ИИ-ускорителей SI и Dojo 3 20 ч.
YMTC хочет выпускать передовую NAND почти без западных технологий — 70 % оборудования на новом заводе будет китайским 21 ч.