Nghiên cứu · Berryxia.AI
KwaiKeye ra mắt mô hình đa phương thức mã nguồn mở Keye VL 2.0-30B-A3B
KwaiKeye vừa phát hành mô hình đa phương thức 30B với kiến trúc sparse 3B, hỗ trợ ngữ cảnh 256K nhờ công nghệ DeepSeek. Điểm đặc biệt là khả năng hiểu video tăng dần theo số lượng khung hình, đạt hiệu
Tóm tắt
KwaiKeye vừa phát hành mô hình đa phương thức 30B với kiến trúc sparse 3B, hỗ trợ ngữ cảnh 256K nhờ công nghệ DeepSeek. Điểm đặc biệt là khả năng hiểu video tăng dần theo số lượng khung hình, đạt hiệu suất ngang ngửa Qwen3 VL và Gemini 3 Flash.
Vì sao đáng chú ý
Mô hình có kiến trúc sparse hiệu quả và khả năng xử lý video ấn tượng, là bước tiến đáng chú ý trong hệ sinh thái mã nguồn mở.
Nội dung dịch chi tiết
KwaiKeye đã chính thức phát hành mã nguồn mở cho mô hình đa phương thức Keye VL 2.0-30B-A3B dưới giấy phép Apache 2.0. Đây là một bước tiến mới trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn.
Mô hình sở hữu tổng cộng 30 tỷ tham số, tuy nhiên chỉ kích hoạt 3 tỷ tham số trong quá trình vận hành. Điểm nhấn kỹ thuật cốt lõi của mô hình là việc ứng dụng công nghệ chú ý thưa (sparse attention) từ DeepSeek, cho phép đạt độ dài ngữ cảnh lên tới 256K.
Một đặc điểm thú vị và có phần phản trực giác của Keye VL 2.0 là khả năng hiểu video. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ chính xác của mô hình liên tục tăng lên khi số lượng khung hình đầu vào được cung cấp càng nhiều.
Trong các bài kiểm tra đánh giá tiêu chuẩn, Keye VL 2.0-30B-A3B đã chứng minh năng lực cạnh tranh mạnh mẽ. Hiệu suất của nó hiện được đánh giá là ngang bằng với các mô hình hàng đầu khác như Qwen3 VL và Gemini 3 Flash.
Ý chính từ bài gốc
- KwaiKeye phát hành mô hình Keye VL 2.0-30B-A3B theo giấy phép Apache 2.0.
- Mô hình có 30 tỷ tham số nhưng chỉ kích hoạt 3 tỷ tham số khi vận hành.
- Ứng dụng công nghệ chú ý thưa của DeepSeek để đạt ngữ cảnh 256K.
- Độ chính xác trong hiểu video tăng dần theo số lượng khung hình đầu vào.
- Hiệu suất đạt mức tương đương với Qwen3 VL và Gemini 3 Flash.
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ X/Twitter. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.