Сегодня 15 марта 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → kimi k1.5

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 🔥
Новая статья: Docked — классический немецкий симулятор, только не от немцев. Рецензия 2 ч.
Новая статья: Gamesblender № 767: следующая Xbox, новые процессоры Intel, суд Nintendo и США, инфляция в Fortnite 3 ч.
Карточный роглайк Slay of the Spire 2 разошёлся тиражом в 3 млн копий — разработчики спешно готовят для него новый контент 6 ч.
Хакеры начали заполонять GitHub проектами с «невидимым» вредоносным кодом 13 ч.
Игры для ПК избавятся от компиляции шейдеров — Microsoft повсеместно распространит ASD на Windows 13 ч.
Группа ИИ-агентов взломала базу данных несуществующей компании, хотя их об этом не просили 14 ч.
Adobe заплатит $150 млн по иску о платной отмене подписок на Photoshop и другие приложения 16 ч.
Meta скоро отключит сквозное шифрование для личных сообщений в Instagram 16 ч.
Администрации Трампа перепадут $10 млрд в качестве вознаграждения за «приземление» TikTok 18 ч.
xAI накрыла новая волна увольнений — компанию покинули ещё два сооснователя, которых Маск обвинил в отставании Grok от конкурентов 20 ч.
Бактерии научили вырабатывать электричество при обнаружении опасных веществ — для этого их «заключили под стражу» 4 ч.
Noctua готовит корпус для ПК с фирменными вентиляторами и деревянной панелью 7 ч.
Synopsys показала в деле интерфейс класса PCIe 8.0 со скоростью 256 ГТ/с 8 ч.
AWS и Cerebras готовят решение для пятикратного ускорения инференса ИИ 8 ч.
Ключевые металлы для производства чипов подорожали вдвое и даже больше — отрасль готовится к дефициту 8 ч.
В России в прошлом году солнечная генерация выросла всего на 100 МВт — в 3150 раз меньше, чем в Китае 11 ч.
Китай начал строить космические аппараты для доставки образцов грунта с Марса 13 ч.
В Meta назревает новая волна увольнений: из-за ИИ могут уволить каждого пятого 13 ч.
Chuwi снова поймали на подмене процессоров: внутри ноутбука оказался менее мощный Ryzen, чем в характеристиках 13 ч.
Apple отпразднует 50-летие мероприятиями «по всему миру» — на первом спела Алиша Киз 14 ч.