9月3日，快手正式对外开源其最新一代多模态大模型Keye-VL-1.5，在人工智能领域投下重磅炸弹。这款具备80亿参数规模的模型，凭借128k tokens的超长上下文处理能力，在视频理解、图像解析和复杂逻辑推理等核心任务上展现出卓越性能。在Video-MME、Video-MMMU和TempCompass等国际权威视频评测基准中，Keye-VL-1.5不仅刷新了同量级模型的性能纪录，更成功超越阿里Qwen2.5-VL 8B、小米MiMo-VL 7B-RL等行业标杆产品；即使在WeMath、MathVerse等考验高阶数学推理能力的评测场景中，该模型依然保持领先优势，充分验证了其跨模态理解与逻辑推理的综合实力。
【免费下载链接】Keye-VL-1_5-8B 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Kwai-Keye/Keye-VL-1_5-8B
三大技术创新攻克视频理解行业难题
面对多模态大模型在视频理解领域长期存在的时空信息处理失衡、训练稳定性不足和推理能力薄弱等核心挑战，快手研发团队创新提出三项突破性技术方案，构建起Keye-VL-1.5的技术护城河。
首先是动态资源分配的视频编码架构，该策略通过基于帧间相似度的智能判断机制，实现计算资源的精准投放。系统会自动识别视频序列中的关键帧——即那些包含显著视觉变化的画面，采用高分辨率处理路径（慢速通道）确保细节捕捉；而对于变化平缓的静态帧区域，则切换至低分辨率高帧率的快速处理路径，在保证时间维度完整性的同时显著降低计算开销。这种由补丁级相似度函数引导的自适应编码方法，从根本上解决了传统模型在空间细节与时间覆盖之间难以兼顾的技术困境。
其次是四阶段渐进式预训练体系，通过科学设计的能力构建路径确保模型稳健成长。训练过程从基础的跨模态对齐与多任务学习起步，逐步过渡到复杂场景的理解训练；在关键的退火阶段，研发团队创新性地将模型上下文长度从8K tokens逐步扩展至128K tokens，使模型能够自然适应超长视频序列的处理需求。最具特色的是最后的模型融合阶段，通过精心设计的权重调配算法，将在不同数据混合策略下训练的模型实例有机融合，既显著提升了模型的泛化能力，又有效降低了单一数据训练可能导致的偏见问题。
第三项核心创新是全链路训练后优化方案，聚焦推理能力强化与人类偏好对齐。该方案包含三个关键组件：通过五步思维链推理数据构建流程，自动生成高质量的复杂推理训练数据，解决冷启动场景下的数据稀缺问题；创新性采用GSPO（Generalized Supervised Policy Optimization）算法实施奖励强化学习，结合渐进式提示采样技术专门处理高难度样本；最终通过对齐强化学习（RLHF）训练，全面提升模型的指令遵循精度、响应格式规范性和用户偏好匹配度。
模块化架构设计与多源数据支撑
Keye-VL-1.5采用模块化架构设计，以Qwen3-8B大语言模型为基础构建语言理解中枢，同时整合视觉Transformer（ViT）编码器、多层感知机（MLP）投影器形成完整的多模态处理链路。在视觉感知前端，模型选用谷歌开源的SigLIP-400M-384-14作为基础视觉编码器，该组件经过大规模图像数据预训练，具备强大的视觉特征提取能力；语言理解后端则采用阿里Qwen3-8B大语言模型，借助其丰富的世界知识和语义理解能力，为跨模态推理提供坚实基础；连接视觉与语言模块的MLP投影器采用随机初始化策略，在预训练第一阶段即进行充分训练，确保模态间信息转换的准确性。
为支撑模型的全面能力发展，快手构建了规模超过1万亿tokens的多元化训练语料库，数据来源涵盖公共开源数据集与内部高质量专有数据。该数据集包含六大核心类别：图像描述数据（COCO、LVIS等标注数据集的增强版本）、OCR与视觉问答混合数据（融合文本识别与语义理解任务）、目标定位与计数专项数据（包含精确坐标标注的定位样本）、多模态交错数据（文本与图像/视频片段的混合序列）、视频理解专业数据（涵盖动作识别、场景分类等细分类别）以及纯文本知识数据（补充世界常识与专业领域知识）。针对各类数据的特性，研发团队设计了定制化的质量过滤机制，通过多维度校验（包括数据完整性、标注准确性、语义一致性等）确保训练素材的高质量。
基础设施优化实现高效模型训练
多模态大模型的训练过程面临架构异构性、计算负载不均衡和I/O处理瓶颈等严峻挑战，快手工程团队通过深度的基础设施优化，为Keye-VL-1.5的成功训练提供了关键技术保障。
在计算资源调度方面，团队创新实施异构混合并行策略：对于计算模式相对固定的ViT视觉编码器组件，采用纯数据并行（DP）策略以最大化处理吞吐量；而针对参数规模庞大且计算复杂的LLM语言解码器，则构建了流水线并行（PP）、张量并行（TP）与数据并行（DP）相结合的三维混合并行架构。这种精细化的并行策略设计，不仅大幅提升了计算资源利用率，更为128K超长序列训练任务的实现奠定了技术基础。
为解决分布式训练中的负载均衡难题，研发团队开发了基于时间复杂度预估的智能调度系统。该系统会预先计算每个训练样本的处理耗时，然后通过贪心算法在多GPU节点间动态分配任务，确保所有计算单元的负载均衡。实际测试表明，这种动态负载均衡机制可将整体硬件利用率提升30%以上，显著缩短训练周期。
在数据处理架构层面，团队设计了具备拓扑感知能力的弹性数据加载器，能够深度适配并行训练的硬件布局。特别值得关注的是创新性的I/O服务器架构——将视频解码、格式转换等CPU密集型任务从训练节点剥离，交由专用的媒体处理服务器集群处理，有效缓解了复杂媒体数据处理带来的CPU资源竞争问题。更重要的是，系统实现了实例级别的故障恢复机制，当训练过程出现中断时，能够精确恢复至最后一个成功处理的样本状态，避免大规模数据重算，这一技术在处理超长序列训练时展现出不可替代的价值。
开源生态与行业影响展望
Keye-VL-1.5的开源发布（项目仓库地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/Kwai-Keye/Keye-VL-1_5-8B），不仅为学术界和产业界提供了一个高性能的多模态研究基座，更有望推动相关应用场景的创新发展。该模型在视频内容理解、智能剪辑、教育辅导、工业质检等领域具有广阔应用前景：在短视频创作领域，可实现自动字幕生成、智能剪辑和内容标签推荐；在在线教育场景，其强大的视觉推理能力能够辅助解决复杂数学问题与科学实验解析；在智能制造领域，高精度的目标检测与计数能力可应用于产品质量自动化检测。
随着模型的开源，快手正在构建以Keye-VL-1.5为核心的多模态AI生态。研发团队表示，未来将持续优化模型在特定垂直领域的性能，同时探索模型小型化技术以降低部署门槛。业内专家分析认为，Keye-VL-1.5的开源不仅体现了快手在多模态AI领域的技术实力，更将加速整个行业在视频理解技术上的创新步伐，推动相关应用场景的规模化落地。
从技术演进角度看，Keye-VL-1.5展现的128K超长上下文处理能力，预示着多模态模型正从"片段理解"向"全场景叙事"迈进。这种能力跃迁不仅提升了视频理解的完整性，更为实现长视频内容的智能分析、多镜头语义关联等复杂任务提供了可能。随着模型上下文长度的进一步扩展和推理能力的持续强化，未来的多模态AI系统有望实现对电影级长视频内容的深度理解与智能创作，真正开启人机协同的内容生产新纪元。
【免费下载链接】Keye-VL-1_5-8B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Kwai-Keye/Keye-VL-1_5-8B
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
