Kimi開源視覺推理模型 總參數16B僅激活2.8B
Kimi團隊一口氣開源兩款輕量級視覺語言模型Kimi-VL與其推理版本Kimi-VL-Thinking,主打「以小博大」,在多模態理解與推理兩方面同時交出成績。
架構設計
兩款模型均基於MoE架構,總參數量為16B,但推理時僅激活2.8B參數,大幅降低部署成本。模型同時支持128K上下文窗口,兼顧長上下文的多模態輸入場景。


IXThinker 會員內容
呢篇係 Archive 內容。登入即可解鎖全文,仲有成個 15,000+ 篇、每日更新嘅 AI 動態資料庫。
免費登入/註冊解鎖全文 →Google 或電郵地址即可,即刻解鎖。
