Kimi视觉思考模型k1
Kimi视觉思考模型k1
目标受众为学生、教育工作者以及科研人员。学生可以通过k1模型提升对基础科学学科的理解和学习效率;教育工作者可以利用k1模型辅助教学,提供更丰富的教学资源;科研人员可以利用k1模型在图像识别和基础科学问题上获得新的研究视角。
总访问量: 42,794,543
占比最多地区: CN(92.66%)
3,540
简介
Kimi视觉思考模型k1是基于强化学习技术打造的AI模型,原生支持端到端图像理解和思维链技术,并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。在数学、物理、化学等基础科学学科的基准能力测试中,k1模型的表现超过了全球标杆模型。k1模型的发布标志着AI在视觉理解和思考能力上的新突破,尤其在处理图像信息和基础科学问题上展现出色的表现。
截图
产品特色
端到端图像理解:直接处理用户输入的图像信息并进行思考得出答案,无需借助外部OCR或视觉模型。
强化学习技术:通过激励模型生成更详细的推理步骤,形成高质量的思维链CoT,提升解决复杂任务的成功率。
跨学科能力:在数学、物理、化学等基础科学领域均有出色的表现,超越了全球标杆模型。
图像和图形信息处理:优化了字符识别能力,在OCRBench等基准测试中取得优异成绩。
自主构建测试集:Kimi模型研发团队自主构建了标准化测试集Science Vista,涵盖不同难度的数理化图片题目。
真实场景适应性:在包含噪声的真实场景下,k1模型相比其他模型有更显著的领先优势。
多学科教育支持:解锁了包括几何图形题在内的全面数学能力,并扩展到物理、化学等领域。
使用教程
1. 下载最新版Kimi智能助手APP或访问网页版kimi.com。
2. 在Kimi+页面找到‘Kimi视觉思考版’,拍照或上传图像。
3. Kimi视觉思考版将展示推理思维链CoT,用户可以查看模型思索答案的全过程。
4. 用户可以通过上下滑动查看完整的思维链CoT,长按可下载。
5. 在遇到不懂的题目或需要图像识别的场景时,随时使用Kimi视觉思考版进行探索。
6. 用户可以体验Kimi视觉思考版在不同学科和实际应用中的强大功能。
流量来源
直接访问80.25%外链引荐15.40%邮件0.01%
自然搜索4.26%社交媒体0.05%展示广告0.03%
最新流量情况
月访问量
32467.86k
平均访问时长
250.85
每次访问页数
2.81
跳出率
29.51%
总流量趋势图
地理流量分布情况
中国
92.66%
中国香港
2.20%
中国台湾
1.00%
美国
0.68%
新加坡
0.52%
地理流量分布全球图
同类开源产品
MIT MAIA
优质新品
MAIA(Multimodal Automated Interpretability Agent)是由MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)开发的一个自动化系统,旨在提高人工智能模型的解释性。
研究工具#自动化
Dmind
DMind-1 和 DMind-1-mini 是针对 Web3 任务的领域专用大型语言模型,提供比其他通用模型更高的领域准确性、指令跟随能力及专业理解。
AI模型#人工智能
Arxiv Summarizer
该产品是一个 Python 脚本,利用 Gemini API 从 arXiv 获取和总结研究论文。
研究工具#论文摘要
Fastvlm
FastVLM 是一种高效的视觉编码模型,专为视觉语言模型设计。
AI模型#图像处理
Surfsense
SurfSense 是一款开源的 AI 研究助手,它将多种外部资源(如搜索引擎、Slack、Notion 等)整合在一起,帮助用户高效地进行研究和信息管理。
研究工具#信息管理
Zerosearch
ZeroSearch 是一种新颖的强化学习框架,旨在激励大型语言模型(LLMs)的搜索能力,而无需与实际搜索引擎进行交互。
AI模型#搜索能力
Deerflow
DeerFlow 是一个深度研究框架,旨在结合语言模型与如网页搜索、爬虫及 Python 执行等专用工具,以推动深入研究工作。
研究工具#开源
Notellm
NoteLLM 是一款专注于用户生成内容的可检索大型语言模型,旨在提升推荐系统的性能。
AI模型#多模态处理
Deepseek Prover V2 671B
DeepSeek-Prover-V2-671B 是一个先进的人工智能模型,旨在提供强大的推理能力。
AI模型#开源