人工智能和多模态学习领域，视频理解技术的突破为各类应用提供了强大的支持。快手近期开源了其创新性的大型多模态推理模型——Keye-VL 1.5，该模型具备超长的上下文窗口、0.1秒级的视频时序定位能力，并支持视频与文本之间的跨模态推理。这一技术的发布，标志着视频理解和智能推理能力的新高峰。

Keye-VL 1.5：全面提升视频理解与推理能力

Keye-VL 1.5的优势主要体现在三个方面：

1. 128K上下文窗口： Keye-VL 1.5通过创新的Slow-Fast双路编码机制，支持128K超长的上下文窗口，使得模型能够在处理视频内容时考虑到更多的历史信息，从而提高视频理解的深度和准确性。
2. 0.1秒级视频时序定位： 该模型能够精确到0.1秒的粒度识别视频中物品或场景的出现时刻。这一时序能力极大提升了视频内容的精确度，尤其适用于带货视频等短视频场景，能够准确判断关键事件发生的具体时刻。
3. 跨模态推理： 除了基本的视频理解，Keye-VL 1.5还能够进行跨模态推理，结合视频内容和文本信息推断出可能的后续事件，提供更加完整的事件链分析。例如，在视频中，模型能够根据宠物之间的互动推测出行为背后的原因。

技术创新：快慢编码与多阶段预训练

Keye-VL 1.5不仅仅是在视频理解上做出了突破，还通过以下技术创新提升了模型的整体性能：

• 快慢编码机制： Keye-VL 1.5采用了“快帧”和“慢帧”两种处理策略。快帧用于静态场景的高帧率处理，慢帧则保留高分辨率细节，确保在高效运算的同时保留关键图像信息。这一策略让模型在不牺牲速度的情况下，提高了计算效率。
• 四阶段渐进式预训练： Keye-VL 1.5的训练过程经历了四个阶段，从视觉编码器的预训练到跨模态对齐，再到多任务优化和退火训练，最终使得模型能够在多个视频理解基准测试中超越同类模型。

在多个基准测试中领先，开创视频理解新标准

Keye-VL 1.5在多个公开基准测试中表现出色，获得了视频理解领域的多个SOTA（state-of-the-art）成绩。在Video-MME、TempCompass和LongVideoBench等测试中，Keye-VL 1.5均表现超越Qwen2.5-VL 7B等同类模型。特别是在MMBench和OpenCompass等基准中，Keye-VL 1.5的成绩在同尺寸模型中遥遥领先。

此外，Keye-VL 1.5也在AI2D、OCRBench等视觉推理强相关的数据集中表现突出，充分展示了其在图像和视频理解方面的强大能力。

如何实现这些突破：Keye团队的技术积淀

Keye-VL 1.5的突破离不开Keye团队在多模态学习和视频理解方面的深厚积累。团队利用ViT（视觉Transformer）结合语言解码器的架构，并引入了3DRoPE和Slow-Fast编码等技术，使得模型能够同时处理高分辨率和高帧率的视频内容，确保信息的完整性和时序的精准度。

模型权重与在线演示

快手已经将Keye-VL 1.5的模型权重公开，并提供了基于Hugging Face平台的在线演示。研究人员和开发者可以轻松访问和测试该模型，以验证其在实际应用中的表现。

• 模型权重： Keye-VL 1.5-8B模型权重
• 在线演示： Keye-VL 1.5在线DEMO

总结

随着快手Keye-VL 1.5的开源，视频理解和跨模态推理技术迈上了新的台阶。凭借其强大的时序定位、跨模态推理和创新性编码策略，Keye-VL 1.5为智能视频分析提供了新的技术框架，并为各类短视频应用场景，如电商带货、智能剪辑、视频搜索等，提供了强有力的技术支撑。