Сегодня 14 июля 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → k1

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 🔥
Еврокомиссия одобрила обязательства SAP по устранению нарушений антиконкурентного законодательства 7 мин.
Вышел релиз OpenIDE Pro — корпоративной версии российской интегрированной среды разработки 31 мин.
«После долгих лет преданности компания отвернулась от нас»: разработчики Assassin’s Creed Black Flag Resynced выступили против несправедливых увольнений 2 ч.
Dying Light: The Beast всё-таки не выйдет на PS4 и Xbox One — Techland раскрыла причину отмены 2 ч.
Samsung Health будет удалять данные пользователей, которые запретят обучать на них ИИ 3 ч.
Энтузиаст создал клон Counter-Strike и запустил его на оригинальной Sony PSP 3 ч.
Copilot в Windows научится отвечать на вопросы о характеристиках и состоянии ПК 3 ч.
Несмотря на окончание поддержки, Destiny 2 продолжает привлекать в Steam на порядок больше игроков, чем Marathon 6 ч.
Запрет соцсетей для подростков в Австралии провалился — оказалось достаточно соврать о возрасте 6 ч.
Швейцария проверит Google за навязывание своего поиска в Android 6 ч.
Xiaomi представила Redmi Note 17 огромным 7" экраном и Note 17 Pro с батареей на 9000 мА·ч 7 мин.
Япония испытала прототип многоразовой ракеты — он подпрыгнул, повисел и аккуратно сел 58 мин.
Китайцы представили смартфон, которому больше не нужны приложения — всё делает ИИ-агент 2 ч.
Энтузиаст собрал аналог Steam Machine на майнинговой плате AMD BC-250 всего за $250 2 ч.
Google Pixel 11 может обогнать iPhone 18 и стать первым смартфоном с 2-нм чипом от TSMC 3 ч.
Состоялся релиз UserGate InfraTwin — отечественного решения для создания цифровой копии сетевой инфраструктуры 3 ч.
Нью-Йорк первым в США ввёл годовой запрет на строительство мощных ЦОД 3 ч.
5 ГВт за $50 млрд: Meta «удвоит» флагманский ИИ ЦОД Hyperion 3 ч.
Nintendo скоро выпустит обновленную Switch 2 с OLED-дисплеем, но это не точно 3 ч.
NTT Facilities разработала модульную архитектуру ЦОД, которая наполовину сократит сроки строительства гиперскейл-объектов 3 ч.