Kimi VL dan Kimi VL Thinking: Model Visi Sumber Terbuka yang Andal

Lanskap AI telah menyambut pesaing baru yang mengesankan dengan model bahasa visual terbaru dari Moonshot AI: Kimi VL dan Kimi VL Thinking. Dibangun di atas kesuksesan model Kimi K1.5 mereka, yang telah memantapkan dirinya sebagai pesaing tangguh bagi penawaran OpenAI, model bahasa visual baru ini mewakili lompatan signifikan dalam kemampuan AI multimodal.

Apa yang Membuat Kimi VL Istimewa?

Kimi VL berbeda dari model bahasa visual tradisional melalui integrasi pemahaman visual dan linguistik yang canggih. Tidak seperti model konvensional yang hanya memproses gambar dan teks secara terpisah, Kimi VL menciptakan kerangka pemahaman terpadu yang memungkinkan penalaran canggih di berbagai modalitas.

Model ini unggul dalam analisis dan interpretasi gambar yang mendetail, menangani tugas penalaran visual yang kompleks dengan mudah. Arsitekturnya memungkinkan integrasi informasi visual dan tekstual yang mulus, memungkinkan pemahaman yang mendalam tentang konteks dan hubungan visual yang sulit dicapai oleh banyak model pesaing.

Kimi VL Thinking: Selangkah Lebih Maju dari Pemrosesan Standar

Kimi VL Thinking membawa pendekatan multimodal ini lebih jauh dengan menerapkan teknik pemrosesan kognitif tingkat lanjut. Mengambil inspirasi dari kognisi manusia, model ini tidak hanya menganalisis apa yang dilihatnya—tetapi juga memikirkannya.

Varian "Thinking" menggunakan metodologi pelatihan inovatif, termasuk online mirror descent—teknik yang memungkinkan model untuk terus menyempurnakan pendekatannya berdasarkan hasil yang diamati. Sama seperti menemukan rute optimal ke sekolah dengan menguji jalur yang berbeda dan belajar dari pola lalu lintas setiap hari, Kimi VL Thinking terus mengoptimalkan proses penalarannya.

Anda dapat mengakses Kartu Huggingface Model Kimi VL & Kimi VL Thinking di sini:

Mengapa Kimi VL & Kimi VL Thinking Sangat Bagus?

Kedua model mewakili pencapaian teknik yang signifikan di bidang AI. Kimi VL dan Kimi VL Thinking menampilkan kemampuan penalaran yang ditingkatkan yang mempertahankan konsistensi konteks di seluruh analisis kompleks. Mereka menggabungkan mekanisme deteksi dan koreksi kesalahan yang ditingkatkan yang mengurangi halusinasi dan ketidakakuratan.

Model-model ini juga memanfaatkan sistem pembelajaran adaptif tingkat lanjut yang meluas di luar dataset statis, memungkinkan mereka untuk menggeneralisasi pengetahuan ke skenario baru. Mungkin yang paling mengesankan, mereka menunjukkan pemahaman visual multibahasa dan multikultural yang kuat, menjadikannya alat serbaguna untuk aplikasi global.

Kinerja Tolok Ukur Kimi VL & Kimi VL Thinking

Kinerja Menjawab Pertanyaan Visual

Kimi VL dan Kimi VL Thinking telah menunjukkan hasil yang mengesankan di seluruh tolok ukur standar. Pada VQAv2, Kimi VL Thinking mencapai akurasi 80,2%, mengungguli banyak model kontemporer. Untuk tolok ukur GQA yang berfokus pada pertanyaan penalaran visual komposit, ia mencapai akurasi 72,5%. Saat menangani pertanyaan yang membutuhkan pengetahuan eksternal dalam tolok ukur OKVQA, model ini mempertahankan kinerja yang kuat dengan akurasi 68,7%.

Kemampuan Penalaran Visual

Model-model ini benar-benar bersinar dalam tugas penalaran yang kompleks. Pada NLVR2, yang mengevaluasi penalaran visual bahasa alami, Kimi VL Thinking mencapai akurasi 85,3%. Untuk pertanyaan VisWiz yang membutuhkan analisis visual yang mendetail, ia mencetak akurasi 76,9%, menunjukkan kemampuannya untuk menangani masalah visual yang bernuansa.

Penanganan Tugas Visi Kompleks

Ketika dievaluasi pada tolok ukur multimodal yang komprehensif, kedua model menunjukkan keserbagunaannya. Pada Tolok Ukur MME, mereka menunjukkan kinerja yang kuat di seluruh tugas persepsi, penalaran, dan intensif pengetahuan. Untuk MMBench, Kimi VL Thinking mencapai skor keseluruhan 80,1%, dengan hasil yang sangat mengesankan dalam penalaran spasial dan pemahaman adegan yang mendetail.

Di semua kategori tolok ukur, varian Thinking secara konsisten mengungguli versi standar pada tugas yang membutuhkan penalaran multi-langkah, menunjukkan peningkatan 12-18% pada tugas pemecahan masalah kompleks yang membutuhkan kemampuan analitis yang lebih dalam.

Menggunakan Kimi VL dan Kimi VL Thinking

Saat menerapkan model Kimi VL di aplikasi Anda, perhatikan persyaratan sumber dayanya. Model-model ini membutuhkan VRAM yang signifikan (16GB atau lebih direkomendasikan) untuk berjalan secara efisien. Tugas penalaran yang kompleks mungkin membutuhkan waktu pemrosesan yang lebih lama, terutama dengan varian Thinking.

Resolusi gambar penting—model bekerja paling baik dengan gambar berukuran sekitar 768x768 piksel. Saat memproses beberapa gambar, tangani dalam batch kecil untuk menghindari masalah memori. Untuk kinerja optimal, jaga agar perintah Anda di bawah 512 token.

Memahami pertimbangan teknis ini akan membantu Anda memaksimalkan kemampuan model sambil menghindari jebakan umum dalam implementasi.

Proses Instalasi dan Penyiapan

Memulai dengan model-model ini dari Hugging Face memerlukan beberapa langkah persiapan. Pertama, instal paket yang diperlukan menggunakan pip:python

pip install transformers accelerate torch pillow

Kemudian impor pustaka yang diperlukan untuk menyiapkan lingkungan Anda:python

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
from PIL import Image

Memuat Model

Model dapat dimuat dengan beberapa baris kode. Untuk model instruksional standar:python

model_id = "moonshotai/Kimi-VL-A3B-Instruct"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

Untuk varian thinking yang lebih canggih:python

thinking_model_id = "moonshotai/Kimi-VL-A3B-Thinking"  
thinking_processor = AutoProcessor.from_pretrained(thinking_model_id)
thinking_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    thinking_model_id,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

Analisis Gambar Dasar dengan Kimi VL Instruct

Menjalankan analisis gambar dasar sangat mudah. Setelah memuat gambar Anda, Anda dapat memprosesnya dengan perintah sederhana:python

# Load image
image = Image.open("example_image.jpg")

# Prepare prompt
prompt = "Jelaskan gambar ini secara detail."

# Process inputs
inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to("cuda")

# Generate response
with torch.no_grad():
    output = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=512,
        do_sample=True,
        temperature=0.7
    )

# Decode and print response
response = processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Penalaran Kompleks dengan Kimi VL Thinking

Untuk tugas analitis yang lebih kompleks, varian Thinking menawarkan kemampuan penalaran yang ditingkatkan:python

# Load image
image = Image.open("chart_image.jpg")

# Prepare prompt for detailed analysis
prompt = """Analisis bagan ini dan jelaskan trennya. 
Uraikan analisis Anda menjadi beberapa langkah dan berikan wawasan tentang apa yang mungkin menyebabkan pola ini."""

# Process inputs
inputs = thinking_processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to("cuda")

# Generate detailed reasoning
with torch.no_grad():
    output = thinking_model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=1024,
        do_sample=True,
        temperature=0.6
    )

# Decode and print response
response = thinking_processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Penalaran Berantai untuk Masalah Kompleks

Salah satu pendekatan paling ampuh dengan Kimi VL Thinking adalah memecah tugas kompleks menjadi langkah-langkah penalaran berurutan:python

# First ask for observation
first_prompt = "Objek apa yang dapat Anda lihat dalam gambar ini?"
inputs = thinking_processor(text=first_prompt, images=image, return_tensors="pt").to("cuda")
with torch.no_grad():
    output = thinking_model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
observations = thinking_processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# Then ask for analysis based on first response
second_prompt = f"Berdasarkan pengamatan ini: {observations}\n\nJelaskan bagaimana objek-objek ini dapat berinteraksi atau berhubungan satu sama lain."
inputs = thinking_processor(text=second_prompt, images=image, return_tensors="pt").to("cuda")
with torch.no_grad():
    output = thinking_model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
analysis = thinking_processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

Mengoptimalkan Model untuk Tugas Tertentu

Tugas yang berbeda mendapat manfaat dari pengaturan generasi yang berbeda. Untuk deskripsi faktual yang mendetail, gunakan suhu yang lebih rendah (0,3-0,5) dan panjang token maksimum yang lebih tinggi. Respons kreatif bekerja lebih baik dengan pengaturan suhu yang lebih tinggi (0,7-0,9) dikombinasikan dengan pengambilan sampel inti.

Ketika akurasi sangat penting, seperti dalam analisis faktual, gunakan suhu yang lebih rendah dengan pencarian berkas. Untuk tugas penalaran langkah demi langkah, varian Thinking dengan perintah terstruktur menghasilkan hasil terbaik.

Berikut adalah contoh konfigurasi untuk analisis faktual yang mendetail:python

inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to("cuda")
with torch.no_grad():
    output = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=512,
        num_beams=4,
        temperature=0.3,
        no_repeat_ngram_size=3
    )

Prompt Engineering untuk Kimi VL Thinking

Varian Thinking merespons paling baik terhadap perintah yang dibuat dengan hati-hati yang memandu proses penalarannya. Untuk analisis terstruktur, bingkai perintah Anda untuk meminta pemeriksaan langkah demi langkah: "Analisis gambar ini langkah demi langkah. Pertama jelaskan apa yang Anda lihat, kemudian jelaskan hubungan antar elemen, dan terakhir berikan kesimpulan keseluruhan."

Prompting rantai pemikiran juga berfungsi sangat baik: "Pikirkan masalah ini dengan hati-hati: [masalah]. Pertama, identifikasi elemen visual yang relevan. Kedua, pertimbangkan bagaimana mereka berhubungan dengan pertanyaan. Ketiga, rumuskan jawaban Anda berdasarkan analisis ini."

Perintah perbandingan mendorong model untuk melakukan analisis kontras yang mendetail: "Bandingkan sisi kiri dan kanan gambar ini. Apa perbedaan utamanya? Jelaskan proses penalaran Anda."

Untuk menjelajahi skenario hipotetis, perintah penalaran kontrafaktual efektif: "Apa yang akan berubah dalam adegan ini jika [elemen] dihapus? Telusuri pemikiran Anda."

Model ini bekerja paling baik ketika perintah jelas, spesifik, dan secara eksplisit meminta penalaran daripada hanya jawaban.