近日，快手正式發(fā)布多模態(tài)大語言模型Keye-VL-1.5-8B。與之前的版本相比，Keye-VL-1.5的綜合性能實現(xiàn)顯著提升，尤其在基礎(chǔ)視覺理解能力方面，包括視覺元素識別、推理能力以及對時序信息的理—表現(xiàn)尤為突出。Keye-VL-1.5在同等規(guī)模的模型中表現(xiàn)出色，甚至超越了一些閉源模型如GPT-4o。
創(chuàng)新性提出慢快編碼策略 兼顧性能與成本
為了在短視頻理解任務中同時實現(xiàn)高準確性與高效率。Keye-VL-1.5 創(chuàng)新性地提出了慢快編碼策略 (slow-fast)，該策略設置慢通路處理快速變化幀（低幀數(shù)-高分辨率），快通路處理靜態(tài)幀（高幀數(shù)-低分辨率），從而在節(jié)省計算資源的同時保留關(guān)鍵信息。
漸進式四階段預訓練方法 大幅增強視頻理解能力
Keye-VL-1.5采用四階段漸進式訓練流水線，以系統(tǒng)化方式提升模型性能。首先，在視覺編碼器預訓練階段，使用SigLIP-400M權(quán)重初始化ViT，并通過SigLIP對比損失持續(xù)預訓練以適應內(nèi)部數(shù)據(jù)分布。第一階段重點優(yōu)化投影MLP層，實現(xiàn)跨模態(tài)特征的穩(wěn)固對齊；第二階段解凍全部參數(shù)進行端到端多任務預訓練，顯著增強基礎(chǔ)視覺理解能力；第三階段進行退火訓練，利用高質(zhì)量數(shù)據(jù)微調(diào)模型，彌補上一階段中高質(zhì)量樣本接觸不足的問題，同時將序列長度擴展至128K、調(diào)整RoPE逆頻率配置，并引入長視頻、長文本和大尺度圖像等長上下文數(shù)據(jù)。
最終，通過同質(zhì)-異質(zhì)融合技術(shù)對不同數(shù)據(jù)混合比例下的模型權(quán)重進行平均，減少固定數(shù)據(jù)比例帶來的內(nèi)在偏差，在保持多樣化能力的同時提升模型的魯棒性。
構(gòu)建一套完整的后訓練流程 全面提升推理能力與人類偏好對齊
Keye-VL-1.5構(gòu)建了一套系統(tǒng)化的后訓練流程，包含四個核心階段：監(jiān)督微調(diào)與多偏好優(yōu)化、長鏈思維冷啟動、迭代通用強化學習以及對齊強化學習。該流程進一步融合了由快手Keye團隊提出的五步自動化數(shù)據(jù)構(gòu)建流水線，并依托GSPO算法對通用強化學習與對齊階段進行迭代優(yōu)化，顯著增強了模型的推理能力，同時更好地與人類偏好實現(xiàn)對齊。
在多項權(quán)威評測中，Keye-VL-1.5-8B表現(xiàn)突出，在MMMUval、OpenCompass等大型多模態(tài)評測中達到同類規(guī)模最佳成績，在Video-MMMU視頻理解評測中取得66分，展現(xiàn)出領(lǐng)先的視頻語義理解與技術(shù)落地潛力。
此外，Keye-VL-1.5-8B目前已在Hugging Face、GitHub等平臺開源，相關(guān)技術(shù)報告同步發(fā)布，推動多模態(tài)大模型技術(shù)共享與生態(tài)共建。
快手Keye團隊表示，該模型依托快手在短視頻領(lǐng)域的深厚積累，在視頻時序理解、場景推理與指令跟隨等關(guān)鍵能力方面優(yōu)勢顯著。未來，Keye-VL將持續(xù)推進多模態(tài)大模型在視頻語義理解與生成領(lǐng)域的探索與應用。
項目主頁與技術(shù)報告：https://arxiv.org/pdf/2509.01563
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