智東西作者 李水青編輯 心緣

智東西9月4日報道，9月3日，快手開源最新多模態大模型Keye-VL-1.5。該模型擁有80億個參數，支持128ktokens擴展上下文，在視頻理解、圖像理解和推理方麵能力出色。

▲Keye-VL-1.5開源地址截圖

在Video-MME、Video-MMMU、TempCompass等一係列權威的公共視頻基準測試中，Keye-VL-1.5在同等規模模型中取得了SOTA（最佳表現），趕超阿裏Qwen2.5-VL 8B、小米MiMo-VL 7B-RL等同等規模優秀模型；在WeMath、MathVerse等需要複雜邏輯推理和數學問題解決的評估集上，Keye-VL-1.5-8B也展現出較強性能。

▲Keye-VL-1.5測評情況一覽

據悉，相比於隻會識別標簽和片段的傳統模型，Keye-VL-1.5能捕捉視頻中的細節與時間邏輯，實現對長視頻與複雜語義的深度理解。這一模型可用於視頻推薦、創作、互動以及內容審核和商業化全鏈條。

這意味著，從自動生成吸睛標題，到智能剪輯精彩片段，再到實時互動解說，Keye-VL-1.5或許能為短視頻生態注入了前所未有的可能性。

智東西對這一模型進行一手體驗後發現，Keye-VL-1.5在圖像理解和邏輯推理上效果較好，且速度較快，10秒左右可完成針對數分鍾視頻內容的處理。值得一提的是，在近日廣受關注的AI生成內容的識別上，Keye-VL-1.5表現出了較高的準確率。

同時，在體驗中，Keye-VL-1.5暫時無法完成音頻理解、圖像/視頻創作等任務，且在數學及推理、語言生成的精妙性方麵仍有進步空間。

▲Keye-VL-1.5技術報告截圖

技術報告地址：http://arxiv.org/pdf/2509.01563Hugging Face地址：http://huggingface.co/Kwai-Keye/Keye-VL-1_5-8B體驗地址：http://huggingface.co/spaces/Kwai-Keye/Keye-VL-1_5-8B

一、能看懂視頻，懂邏輯推理，勝任AI生成內容識別

首先，智東西用近日廣受關注的AI生成內容識別任務來測試Keye-VL-1.5。隨著《人工智能生成合成內容標識辦法》，AI生成合成內容的審核管理工作量隨之變大。

當智東西上傳了一個實拍的熊貓視頻，輸入提示詞：“這個視頻是AI生成的嗎？”。如下圖所示，Keye-VL-1.5采用非思考模型，在幾秒見即給出“不是”的正確答案。

国产AV蜜桃网站增加難度，上傳一個男士拿著貓罐頭的視頻，輸入提示詞：“這個視頻是AI生成的嗎？有沒有廣告推銷？”如下圖所示，這次Keye-VL-1.5自己選擇了深度思考模式，經過近10秒鍾的思考後，輸出了正確答案：“是，該視頻可能是AI生成的，並且有廣告推銷（貓糧）。”

接下來，国产AV蜜桃网站上傳了一個荷花池的風景視頻，要求Keye-VL-1.5“根據視頻創作一首七言絕句”，如下圖所示，這對Keye-VL-1.5幾乎沒有難度，生成詩句：“夏日池塘荷葉綠，粉苞初放映晴天。蜻蜓點水驚飛蝶，清香浮動入詩篇。”詩句全麵覆蓋了視頻中的景物，並且創作了了“蜻蜓點水驚飛蝶”全新意象，還聯想到了“清香浮動”嗅覺感受，可見其兼具圖像理解和邏輯推理能力，但在語言生成的精妙性方麵仍有進步空間。

国产AV蜜桃网站上傳了關於兩隻貓相處的視頻，要求Keye-VL-1.5“對這個視頻進行剪輯，剪去兩隻貓停頓部分，保留動態部分，7秒左右”。但Keye-VL-1.5目前無法執行視頻剪輯和生成的動作，而是給出了應該刪去和保留哪些視頻幀。

當国产AV蜜桃网站上傳了一個男孩和女孩走在校園跑道上的照片，輸入提示詞：“視頻中出現了幾個人？他們可能多大歲數，是什麽關係？”，Keye-VL-1.5很快給出準確答案：“2個人，年齡約16-22歲，可能是情侶、好友或同學關係。”可見Keye-VL-1.5在邏輯推理上有一定的能力。

国产AV蜜桃网站上傳了一個關於女性宣言合集視頻，問Keye-VL-1.5：“視頻中出現了幾個女孩？她們在談論什麽話題，有什麽意義？”這次Keye-VL-1.5誤把前兩個黑色頭發女孩識別為了同一個，且沒有識別出音頻，所以無法總結出話題主題。從思考過程可知，Keye-VL-1.5差一點成功確認視頻中出現了三個女孩，但最終卻因誤以為第一、二個女孩為同一人，而沒有得到正確答案。

根據Keye-VL-1.5自己的官方回複：“目前，我作為基於文本的AI模型，無法直接處理視頻中的聲音內容。我的能力主要集中在文本分析、圖像描述和邏輯推理上。”

二、拿下同規模通用視覺-語言測試SOTA，能理解視頻、看懂邏輯

看完實測，再來看看Keye-VL-1.5的基準測試情況。通過在公開基準上的評估和內部人工評估，Keye-VL-1.5相較於現有模型表現出顯著的改進，尤其在視頻理解任務中表現出色，同時在通用視覺-語言任務上也保持了較好性能。

在通用視覺-語言任務上，Keye-VL-1.5在大多數基準測試中展現出具有競爭力的性能，常常取得最先進（SOTA）或接近最先進的結果，總體上優於其他模型。

在大規模通用基準測試OpenCompass、MMMU-val、AI2D等測試中，Keye-VL-1.5分別獲得79.5%、71.4%和86.7%的分數，超過了所有其他模型。

在MMBench和MMStar上，Keye-VL-1.5也取得了最佳性能。在數學推理任務中，Keye-VL-1.5顯著優於Qwen2.5-VL 8B和InternVL3-8B，其結果與小米的MiMo-VL 7B-RL相當。

在以視頻為中心的場景中，對視頻內容的準確理解是Keye-VL-1.5的核心優勢。在公開的視頻基準測試中，Keye-VL-1.5顯著優於其他模型，尤其是在Video-MMMU上，絕對提升了6.5%。

▲Keye-VL-1.5（思考模式）與Keye-VL-Preview及其他模型在多視覺-語言基準測試中的比較

由於公開基準任務覆蓋有限、存在過於簡單的問題形式、潛在數據汙染風險等問題，快手還對Keye-VL-1.5進行了內部基準測試。

如下表所示，Keye-VL-1.5-8B以3.53的整體綜合得分大幅領先，較Keye-VL-Preview顯著提升了0.51。該模型在提供準確且全麵的響應方麵能力的增強，且響應與用戶查詢的匹配度有所改善。與MiMoVL-7B-RL-2508對比，Keye-VL-1.5-8B在綜合性能上確立了0.13的優勢，且在準確性方麵表現尤為突出（+0.19）。雖然快手的模型在事實準確性上更勝一籌，但在語言生成的精妙性方麵仍麵臨挑戰。

▲Keye-VL-1.5-8B以3.53的整體綜合得分大幅領先

詳細的能力分析揭示了特定領域的優勢和優化重點：下表中的細粒度評估顯示，Keye-VL-1.5-8B在推理能力（3.81）、時間信息理解（3.36）和穩健性（4.29）方麵具有顯著優勢；在視覺元素識別（3.49）和創造能力（3.66）上與MiMoVL-7B-RL-2508相當。

▲Keye-VL-1.5-8B詳細的能力分析

三、三項關鍵創新，破解視頻理解挑戰

近年來，多模態大語言模型加速發展，然而由於視頻具有動態性和信息密集性的特點，視頻理解仍然是一個具有挑戰性的領域。

現有模型在處理視頻內容時，難以在空間分辨率和時間覆蓋範圍之間取得平衡。現有方法通常在固定分辨率約束下采用均勻幀采樣，這在內容理解需要細粒度視覺細節和時間一致性時，會導致性能欠佳。

為了解決這些局限性，快手推出了擁有80億參數的多模態基礎模型Keye-VL-1.5，它通過三項關鍵創新解決了視頻理解中的基本挑戰：

1、高效多模態處理的架構創新：慢-快視頻編碼策略，解決時空權衡問題

首先，快手引入了一種新穎的慢-快視頻編碼策略，該策略基於幀間相似度動態分配計算資源，對具有顯著視覺變化的關鍵幀采用更高分辨率處理（慢速路徑），而對相對靜態的幀則以更低分辨率增加時間覆蓋範圍（快速路徑）。

這種由基於補丁的相似度函數引導的自適應方法，有效地解決了空間細節和時間廣度之間的權衡問題。

▲Keye-VL-1.5的慢-快視頻編碼策略演示

2、漸進式預訓練策略：四個精心設計階段，確保訓練穩定性

其次，快手實施了一種漸進式的四階段預訓練方法，逐步構建多模態能力。

從跨模態對齊和多任務學習開始，在退火階段，国产AV蜜桃网站係統地將模型的上下文長度從8K擴展到128K tokens，使其能夠處理更長的視頻和更複雜的視覺內容。

這種漸進式方法確保了訓練的穩定性，同時最大限度地利用擴展的上下文窗口來增強視頻理解能力。最後的模型融合階段將使用不同數據混合訓練的模型結合起來，以提高穩健性並減少偏差。

▲Keye-VL-1.5的四層漸進式預訓練流程

3、全麵的訓練後方法：三個組件，推理增強和人類偏好對齊

第三，他們開發了一個全麵的訓練後pipeline，專注於推理增強和人類偏好對齊。他們開發了一個包含三個關鍵組件的綜合流程。

首先，他們設計了一個五步思維鏈推理數據構建流程，以生成高質量的冷啟動數據；其次，采用GSPO算法進行可驗證的基於獎勵的強化學習訓練。這包括漸進式提示采樣，以處理困難樣本；最後，進行對齊強化學習訓練，以增強指令遵循、響應格式和偏好對齊能力。

這種係統化方法確保Keye-VL-1.5在基準測試中取得優異性能，同時提供符合人類期望和偏好的響應。

四、基於穀歌、阿裏開源模型訓練，克服基礎設施三大挑戰

快手Keye-VL-1.5模型架構基於Qwen3-8B語言模型，遵循經典的多模態大語言模型架構，包含三個關鍵組件：視覺Transformer（ViT）、多層感知機（MLP）投影器和語言解碼器。

▲Keye-VL-1.5的模型架構

在ViT組件方麵，快手采用穀歌開源的SigLIP-400M-384-14作為視覺編碼器來提取視覺信息。在大語言模型（LLM）組件方麵，他們使用阿裏的Qwen3-8B作為語言解碼器，以提供通用的世界語義知識理解能力。對於投影器，他們隨機初始化其參數，並在第一階段對其進行充分的預訓練。

在模型預訓練階段，快手團隊在數據構建流程中，組建了一個多樣化、高質量的語料庫，包含超過1萬億個標記，用於支持模型訓練，其來源既有公共數據集，也有內部專有數據。

訓練數據涵蓋六大主要類別：圖像描述、光學字符識別與視覺問答、目標定位與計數、交錯數據、視頻理解以及純文本數據。團隊針對每個數據類別的特點設計了定製化的過濾機製，以確保整體數據質量。

為了高效訓練多模態大語言模型，快手團隊進行了深入的基礎設施優化，以解決三大主要挑戰：架構異構性、負載不均衡和輸入/輸出瓶頸。

1、異構混合並行策略：對於計算模式相對固定的ViT組件，僅采用數據並行（DP）以最大化吞吐量；而對於參數和內存消耗極大的LLM，則采用結合流水線並行（PP）、張量並行（TP）和數據並行（DP）的混合並行策略。這種精細化策略是實現Keye-VL-1.5的128K超長序列訓練的關鍵技術前提。

2、動態負載均衡機製：預先估計每個樣本的時間複雜度，然後使用貪心算法在不同GPU之間分配樣本，從而平衡所有GPU的總步驟時長，提高整體硬件利用率。

3、靈活且可擴展的數據加載器：設計了一種靈活且可擴展的數據加載器，它能深度感知並行訓練的拓撲結構；實施了一種I/O服務器架構，將視頻解碼等CPU密集型任務從訓練節點卸載出去，有效解決了複雜媒體處理帶來的CPU瓶頸問題；實現了實例級的完美恢複機製，確保任務在中斷後能夠從最後一個成功處理的樣本無縫恢複，顯著提高了大規模訓練的穩定性和效率。

結語：AI加速讀懂視頻，或重塑視頻行業交互與商業化

在本研究中，快手提出的Keye-VL-1.5顯著提升了視頻理解和視覺-語言任務的性能。該模型高效地平衡了時間覆蓋範圍和空間分辨率，且能夠處理更長的視頻和複雜的視覺內容，且提升了指令遵循能力和推理能力。

當AI能夠真正理解視頻的細節與語義，視頻行業的推薦、創作、互動和商業化都將被重塑。Keye-VL-1.5仍處於初步階段，在音頻理解、多模態內容生成、邏輯推理等方麵仍存在一些不足。但基於短視頻平台的海量數據儲備，該模型有望在之後快速迭代。