AI边刷视频边思考！快手最新多模态大模型开源 实测推理超快 80亿参数 (ai满屏观影)
近日，快手开源了其最新多模态大模型 keye-VL-1.5，该模型具备 80 亿参数，支持扩展上下文 tokens，在视频理解、图像理解及逻辑推理方面表现突出。本文将从模型性能、技术特点、实际应用及当前局限等多个维度对其进行深入分析。
在多项权威基准测试中，Keye-VL-1.5 展现出卓越的综合能力。在 Video-MME、Video-MMMU、TempCompass 等视频理解评测中，该模型在同等规模模型中取得了 SOTA 成绩，超越了阿里 Qwen2.5-VL-8B 和小米 MiMo-VL-7B-RL 等竞品。同时，在 WeMath、MathVerse 等需要复杂逻辑推理与数学问题解决的评估集上，Keye-VL-1.5 也表现出较强性能，显示出其在多模态任务中的广泛适用性。
Keye-VL-1.5 的核心优势在于其能够捕捉视频中的细节信息与时间逻辑关系，实现对长视频和复杂语义的深度理解。相较于仅能识别标签或片段的传统模型，Keye-VL-1.5 在视频推荐、内容创作、互动体验以及商业化内容审核等多个场景中具备实际应用潜力。例如，该模型可自动生成视频标题、智能剪辑高光片段，甚至提供实时互动解说，为短视频生态带来新的可能性。
在实际体验中，Keye-VL-1.5 表现出较快的处理速度，可在约 10 秒内完成数分钟视频的内容分析。尤其在 AI 生成内容识别任务中，其准确率较高。例如，在面对实拍视频与 AI 生成视频的判别任务时，模型能够快速且准确地做出判断，并在涉及广告意图识别等复杂场景中启用深度推理模式，进一步提升判断质量。
Keye-VL-1.5 在图像语义理解与基础推理方面也有不俗表现。例如，在面对校园场景图像时，模型能识别出人物数量、预估年龄及推断人物关系，显示出一定的常识推理能力。在诗歌创作等生成类任务中，模型能结合视频内容生成结构完整、意象丰富的诗句，尽管在语言精妙性上仍有提升空间。
该模型目前仍存在一定局限。它不支持音频模态的理解，也无法完成图像或视频的生成任务。在数学推理和复杂逻辑推断方面，Keye-VL-1.5 的表现尚未达到顶尖水平，仍有优化空间。尽管能给出视频剪辑建议，但尚不能直接执行剪辑操作，其功能更多集中于分析与理解层面。
Keye-VL-1.5 作为一款中等参数量级的开源多模态模型，在视频理解与多模态推理任务中表现优异，具备较强的实用价值和行业竞争力。其技术细节和模型权重已通过 HuggingFace 和 arXiv 等平台公开，可供研究者和开发者进一步使用与验证。
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