Siêu năng lực của Kimi-K2.5 là gì?

Kimi-K2.5 đã chính thức ra mắt và nhanh chóng khẳng định vị thế trong nhóm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hàng đầu. Hiệu suất của nó ngang bằng hoặc thậm chí vượt trội hơn các mô hình cao cấp như GPT-5.2 (xhigh), Claude Opus 4.5 và Gemini 3 Pro trong các bài kiểm tra benchmark quan trọng. Tài liệu kỹ thuật chính thức nhấn mạnh các khả năng mạnh mẽ của mô hình này trong lĩnh vực tác nhân (agents), thị giác (vision) và tạo sinh mã (code generation).

Việc ra mắt Kimi-K2.5 đánh dấu không chỉ là một bản cập nhật nhỏ, mà là sự gia nhập đầy quyết đoán của Moonshot AI vào hàng ngũ các hệ thống AI đa phương thức (multimodal) hàng đầu – mang đến một trợ lý linh hoạt, hiệu năng cao, sánh ngang với những sản phẩm tốt nhất từ OpenAI, Google và Anthropic.

Vậy, siêu năng lực của Kimi-K2.5 là gì? Hãy cùng tìm hiểu nhé 👇

---

1. Bắt đầu từ một nhiệm vụ đơn giản

K2.5 nhấn mạnh việc tối ưu hóa đồng thời văn bản và hình ảnh, cho phép hai phương thức này bổ trợ lẫn nhau. Đầu tiên, chúng ta trình bày một nhiệm vụ hiểu hình ảnh và văn bản.

1.1. Ví dụ: Nhiệm vụ đếm thuốc

● Câu lệnh: Tìm tổng số lượng thuốc có trong ảnh.

● Đầu vào:

● Đầu ra:

1.2. Phân tích

K2.5 được thiết kế như một mô hình vừa có thể nhìn ảnh vừa hiểu văn bản. Quá trình huấn luyện của nó bao gồm ba giai đoạn.

● Giai đoạn 1: Huấn luyện trước đa phương thức gốc (Native Multimodal Pre-Training)

Bạn có thể coi giai đoạn này như việc nuôi một đứa trẻ sơ sinh. Mục tiêu ở đây là giúp mô hình phát triển sự hiểu biết ban đầu về thế giới – hình ảnh là gì, văn bản là gì và chúng liên quan với nhau như thế nào. Mô hình học các khái niệm cơ bản nhất, giống như một đứa trẻ học nhận ra “mèo”, “người” hoặc màu “đỏ”.

● Giai đoạn 2: Tinh chỉnh có giám sát không cần hình ảnh (Zero-Vision SFT)

SFT giống như một giáo viên hướng dẫn học sinh từng bước thông qua việc luyện tập các bài toán. Thông thường, để huấn luyện một mô hình có thể hiểu hình ảnh, bạn cần một lượng lớn dữ liệu cặp theo định dạng: ảnh + câu hỏi → câu trả lời đúng. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu như vậy rất khó khăn và tốn kém, và sự đa dạng hạn chế của nó có thể giới hạn khả năng của mô hình.

K2.5 giới thiệu một ý tưởng mới. Ở giai đoạn này, mô hình không được cung cấp hình ảnh. Mô hình được huấn luyện chỉ bằng dữ liệu văn bản thuần túy. Điều này có vẻ lạ - làm thế nào mà một mô hình có thể cải thiện khả năng thị giác của mình mà không cần nhìn thấy hình ảnh?

Chìa khóa nằm ở cách nó tương tác với hình ảnh bên trong. Thay vì trực tiếp tiêu thụ các cặp ảnh-câu trả lời, mô hình học cách thao tác với hình ảnh thông qua mã Python – ví dụ, đọc giá trị pixel, đếm đối tượng, thực hiện nhị phân hóa và các thao tác hình ảnh dựa trên mã khác. Mô hình học cách viết mã đúng và đạt được khả năng khái quát hóa mạnh mẽ hơn, thay vì ghi nhớ các câu trả lời trực quan.

● Giai đoạn 3: Học tăng cường đa phương thức kết hợp (Joint Multimodal Reinforcement Learning)

Giai đoạn cuối cùng tối ưu hóa mô hình hơn nữa, làm cho nó ổn định và đáng tin cậy hơn khi kết hợp thông tin trực quan vào quá trình suy luận của mình. Nó giống như một học sinh đã biết cách giải quyết vấn đề tham gia các kỳ thi thực tế - tích lũy kinh nghiệm thực tế và trở nên trưởng thành và mạnh mẽ hơn. Mô hình bị “buộc” phải “nhìn thực sự vào bức ảnh” và biến khả năng hiểu trực quan từ “tùy chọn” thành “bắt buộc”.

Trong quá trình suy luận, Kimi tạo mã Python và thực thi nó bên trong để thu được kết quả.

---

2. Hiểu Hình ảnh-Văn bản và Tạo Slide

Dựa trên nền tảng vững chắc về hiểu đa phương thức, K2.5 mở rộng khả năng của mình vào các tình huống sáng tạo nội dung thực tế. Mô hình xuất sắc trong việc diễn giải thông tin trực quan phức tạp từ hình ảnh đồng thời xử lý ngữ cảnh văn bản, cho phép nó tạo ra các bài thuyết trình có cấu trúc tốt, nhất quán về mặt hình ảnh. Điều này cho thấy khả năng của K2.5 trong việc kết nối sự thấu hiểu và khả năng tạo sinh – biến đổi đầu vào hình ảnh-văn bản thô thành các sản phẩm có tổ chức, sẵn sàng cho bài thuyết trình, duy trì luồng logic và sự nhất quán về hình ảnh.

2.1. Ví dụ: Dự án Đổi mới Đô thị (So sánh với LLM hàng đầu)

● Câu lệnh: Dựa trên bức ảnh này, hãy suy nghĩ về cách biến nó thành một cơ sở công cộng hiện đại đáp ứng nhu cầu của thế hệ Z, và tạo ra một bản phác thảo thiết kế cùng một dàn ý slide ngắn gọn cho kế hoạch sản phẩm.

● Đầu vào:

● Đầu ra:

- ChatGPT Chỉ tạo ra bức ảnh này.

- Gemini Chỉ tạo ra bức ảnh này.

- Claude Claude trước tiên phân tích nội dung cụ thể, sau đó gọi công cụ để tạo slide.

- Kimi Kimi có sự hiểu biết sơ bộ về hình ảnh và tạo ra một logic tổng thể hợp lý cho thiết kế slide, cung cấp thông tin sáng tạo phong phú, hình ảnh tham khảo và trang web “kimi slides” để tạo slide.

2.2. Phân tích

● Hiểu ngữ nghĩa chung

Kimi không chỉ “nhìn và dán nhãn”. Nó đối chiếu thông tin hình ảnh với thông tin văn bản, vì vậy nó có thể hiểu hình ảnh đồng thời tham chiếu kiến thức ngôn ngữ và tạo ra các phản hồi phù hợp hơn. Tiếp theo, nó biến đổi thông tin kết hợp thành các khái niệm cấp cao hơn, cho phép mô hình đi từ “nhìn bề mặt” đến “nắm bắt ý nghĩa sâu sắc hơn”.

● Suy luận theo chuỗi tư duy (Chain-of-Thought reasoning)

Kimi cũng có khả năng suy luận theo chuỗi tư duy, nghĩa là nó xử lý thông tin đa phương thức từng bước. Thay vì đưa ra kết luận cùng một lúc, nó trước tiên phân tích hình ảnh, sau đó dần dần tích hợp ngữ cảnh ngôn ngữ để đi đến lý luận cuối cùng. Điều này làm cho quá trình trở nên minh bạch và dễ diễn giải hơn, và tốt hơn trong việc xử lý các tác vụ phức tạp và nhiều bước.

---

3. Tạo Nguyên mẫu Web bằng cách Hiểu Thiết kế Web

Mở rộng khả năng đa phương thức sang lĩnh vực phát triển giao diện, K2.5 tận dụng việc thực thi tác nhân để biến khả năng hiểu thiết kế trực quan thành các bản triển khai web chức năng. Hoạt động như một nhà phát triển giao diện tự động, mô hình phân tích các tham chiếu thiết kế web – cho dù là ảnh chụp màn hình, wireframe hay mockup – sau đó lặp đi lặp lại kế hoạch, mã hóa và tinh chỉnh các nguyên mẫu đáp ứng. Quy trình làm việc dựa trên tác nhân này cho phép K2.5 tự chủ cầu nối giữa ý định thiết kế và việc thực hiện kỹ thuật, điều phối toàn bộ quy trình từ phân tích trực quan đến triển khai tương tác, đồng thời bảo tồn sự mạch lạc về thẩm mỹ và các ràng buộc về khả năng sử dụng.

3.1. Ví dụ: Du lịch “Going Places” (So sánh với LLM hàng đầu)

● Câu lệnh: Tạo mã HTML của cùng một trang web dựa trên hình ảnh này.

● Đầu vào:

● Đầu ra:

- ChatGPT

- Gemini

- Claude

- Kimi

3.2. Phân tích

Khi nói đến việc tạo ra các trang web, các mô hình AI khác nhau có phong cách rất khác nhau.

• ChatGPT có thể phác thảo cấu trúc và nội dung tổng thể của một trang, cung cấp cho người dùng bản nháp về vị trí của mọi thứ, nhưng chi tiết HTML và các biểu tượng thường cần chỉnh sửa thủ công.
• Gemini, sử dụng cùng một câu lệnh, tạo ra một hình ảnh tĩnh của trang, giống như bản phác thảo của nhà thiết kế mà bạn có thể xem nhưng không thể sử dụng trực tiếp.
• Claude có thể thiết lập một khung HTML cơ bản như một người thợ xây mới vào nghề đang dựng khung.
• Kimi-K2.5 mới ra mắt tái tạo mã trang web với độ chính xác cao, xử lý chính xác các biểu tượng, nút, kiểu dáng và văn bản. Nó giống như một người thợ thủ công web lành nghề đặt từng mảnh vào đúng vị trí, tạo ra mã sẵn sàng để đưa vào sử dụng.

---

4. Tóm tắt

Kimi-K2.5 về bản chất là một mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM). Thông thường, khi các công ty phát hành một VLM, họ sẽ thêm hậu tố “-VL” vào tên mô hình để chỉ ra khả năng đa phương thức của nó. Tuy nhiên, Kimi không tuân theo quy ước này. Điều này cho thấy các công ty Trung Quốc đang bắt đầu nghiêm túc phát triển các mô hình đa phương thức mà không cần gắn nhãn rõ ràng với hậu tố “-VL”, làm cho khả năng hiểu trực quan trở thành một khả năng gốc chứ không phải là một tính năng bổ sung.

Link bài viết gốc

• Tags:
• Ai
• 4 Days Ago
• Huggingface.co