Kwai Keye-VL：快手多模态大语言模型

Kwai Keye-VL是什么

快手自研的Kwai Keye-VL是一款先进的多模态大语言模型，它基于Qwen3-8B语言模型，并集成了SigLIP初始化的视觉编码器，支持动态分辨率输入。该模型能够高效处理文本、图像和视频等多种数据类型，在融合与交互方面表现优异。通过创新的自适应机制和动态推理能力，Kwai Keye-VL致力于为用户提供更加智能、全面的多模态交互体验。在实际应用中，它在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理等领域展现了卓越性能，尤其值得一提的是，该模型在2025高考全国数学卷测试中取得了140分的优异成绩。目前，Kwai Keye-VL已正式开源，为多模态技术的研究与应用提供了强大的工具支持。

Kwai Keye-VL的核心功能

作为一款多模态AI模型，Kwai Keye-VL具备以下核心能力：

• 视频理解：深度解析短视频内容，识别场景、人物和动作等关键信息，并据此生成描述性文本、标签或推荐相关内容。
• 图像识别与描述：自动分析图片细节，准确识别其中的物体和场景，并生成相应的文字描述。
• 逻辑推理：在复杂任务中表现出色，尤其擅长解决数学问题和进行科学推导。
• 多模态交互：支持同时处理文本、图像和视频等多种数据类型，在不同模态之间建立有效连接与信息融合。
• 智能创作辅助：基于对多模态内容的深度理解，为用户提供创意支持，如文案生成、脚本编写和创意方案设计等。

Kwai Keye-VL的技术架构

Kwai Keye-VL采用创新的模型架构和技术策略，确保其在多模态处理方面的优势：

• 模型架构：基于Qwen3-8B语言模型构建，并整合SigLIP初始化的视觉编码器。该模型支持动态分辨率输入，通过将图像按14×14分块进行MLP特征整合，利用3D RoPE旋转位置编码统一处理文本、图像和视频数据，实现对位置信息和时序变化的精准捕捉。
• 预训练策略：采用持续预训练方法优化视觉编码器，使其适应多样化的内部数据分布并支持动态分辨率输入。通过冻结主干模型仅训练轻量级MLP适配器，以极低成本实现高效的图文/视频对齐关系建立。进一步解锁全部模型参数，进行多任务联合训练，全面提升视觉理解能力。最后，精选高质量数据进行微调优化，显著提升模型的精细理解和判别能力。
• 推理训练策略：
  • 非推理训练（No-Reasoning Training）：基于500万条高质量多模态VQA数据，结合自研TaskGalaxy任务体系（包含7万种任务），确保数据多样性。通过AI筛选困难样本和人工标注双重保障数据质量，并整合开源数据与自建偏好数据。
  • 推理训练（Reasoning Training）：混合四种推理模式的训练数据，实现对模型思维链能力的零基础激活，帮助其初步掌握人类分步思考的推理范式。采用创新的双轨奖励机制（同步评估结果正确性与过程一致性），通过GRPO算法进行混合模式强化学习，显著提升多模态感知、数学推理和短视频理解等核心能力。基于MPO算法对优劣数据对进行多轮迭代优化，有效解决内容重复和逻辑断层问题。

Kwai Keye-VL的应用案例

凭借强大的多模态处理能力，Kwai Keye-VL在多个领域展现出广泛的应用潜力：

• 视频内容创作：助力短视频创作者高效生成标题、描述和脚本，显著提升创作效率。
• 智能客服服务：基于多模态交互技术（文本、语音、图像），为用户提供智能化的客户服务体验。
• 教育辅助：为学习者提供个性化的教育支持，包括作业解答和知识点讲解，帮助学生提升学习效果。
• 广告营销：为广告从业者生成吸引眼球的文案和创意脚本，显著提高广告投放效果。
• 医疗影像分析：辅助医生高效分析医学影像，提供初步诊断建议，助力提升医疗服务效率。

Kwai Keye-VL开源项目信息

如需深入了解Kwai Keye-VL模型，可访问以下资源：

• 项目官网：https://kwai-keye.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/Kwai-Keye/Keye/tree/main
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Kwai-Keye