Сегодня 21 октября 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 🔥
Критические уязвимости PHP поставили под угрозу более 40 % сайтов в интернете 15 мин.
Dark Souls и BioShock всё ещё в моде: наполеоновский боевик Valor Mortis от авторов Ghostrunner окупился за неделю 53 мин.
Авторы ремастера The Wolf Among Us представили обновлённый «волчий» облик главного героя и особое предложение для владельцев оригинала 2 ч.
Google представила TorchTPU — средство для работы с PyTorch на TPU 3 ч.
«Труконф» представил TrueConf Cluster — отказоустойчивое решение для систем коммуникаций и совместной работы 4 ч.
ChatGPT научился прятать переписки от посторонних — чаты теперь можно закрыть PIN-кодом или Face ID 5 ч.
ИИ-агенты OpenAI дважды за октябрь обошли систему, которая должна контролировать их поведение 5 ч.
Dying Light: The Beast не получит новых крупных обновлений, потому что это «законченная» игра — фанаты хотят слишком много 5 ч.
«Яндекс» восстановил часть функций «Диска» и других сервисов «Яндекс 360» 6 ч.
Романы, обустройство замка, исследование океана: разработчики Crimson Desert показали, чем заняться в дополнении Charting the Unknown 6 ч.
Компромиссы за $1999: первые обзоры рассказали, чем хорош и плох складной iPhone Duo 2 мин.
На Луне вот-вот появится почти обычный суперкомпьютер на колёсах — он будет запускать ИИ и обрабатывать данные прямо на месте 39 мин.
Власти России собираются упростить импорт IT-оборудования для ЦОД 2 ч.
Honor представила геймерские смартфоны с батареями до 12 070 мА·ч и флагманскими Snapdragon 2 ч.
ICANN тестирует решение для доступа правоохранительных органов к закрытым данным WHOIS 4 ч.
Две буквы — и робот направил нож на человека: учёные показали опасность взлома ИИ 5 ч.
Не только ноутбуки и смартфоны: Минпромторг готовит техсбор на маршрутизаторы и другое телекомоборудование 5 ч.
Samsung и SK hynix собрались выпускать более современную NAND в Китае — без нарушения санкций США 5 ч.
Мегафабрика Terafab Илона Маска начнёт серийно выпускать чипы в 2028 году — но это не точно, признал сам Маск 6 ч.
Самый маленький в мире монитор активности мозга создали в Китае — он весит 1 грамм и работает без проводов 7 ч.