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🚀 Keye-VL-2.0-30B-A3B released — fully open.

The first VLM to land DSA (DeepSeek Sparse Attention) in production — nearly lossless reasoning over 256K ultra-long context.

30B params. Fully open. 🤗

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现在体验👇🏻：

Hugging Face： https://t.co/3sHrRtMETe
GitHub：https://t.co/huZEOklhB8
（致谢：本文案例演示的视频素材源自快手平台 @南翔）

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🎆 Keye-VL-2.0实测案例：识别非遗炭花舞的视觉与情感双重高潮

面对一段记录传统炭花舞的视频，当提问“找到视频中的高光时刻”时，Keye-VL-2.0- 30B-A3B 没有陷入传统 AI “哪里最亮就截取哪里”的机械逻辑，而是基于视觉冲击力与情感共鸣，给出了极具审美深度的分段式高光判定：

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[05:33-05:46]情感共鸣的升华收尾：

模型判定依据： 表演结束后观众群情激昂，爆发热烈掌声与欢呼声。人群纷纷举起手机记录，共同沉浸于表演魅力中。这一段落标志着非遗技艺成功突破地域限制并获得大众共鸣，社会意义在此刻升华，是全片的情感高光与叙事收尾点。

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@greatYiTin @AdinaYakup 谢谢，我们正在努力

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@indes_yo 我们正在努力中，后续有了我联系您❤️

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🚀 Keye-VL-2.0-30B-A3B released — fully open.

The first VLM to land DSA (DeepSeek Sparse Attention) in production — nearly lossless reasoning over 256K ultra-long context.

30B params. Fully open. 🤗

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@guilhermeotina @ModelScope2022 just give it a try!!

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@AinaAiTech @ModelScope2022 thank you

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@AinaAiTech @ModelScope2022 thanks!!

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从挖土、煅烧、水飞到修坯、配釉、陈茶，全程极具专业壁垒的手工工序，模型不仅全部准确识别，更将每一个工艺动作与视频时间轴实现了毫秒级的完美咬合。

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（致谢：本文案例演示的视频素材源自快手平台 @山白）

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🎬 Keye-VL-2.0实测案例：精准拆解非遗茶器的制作时序

向 Keye-VL-2.0-30B-A3B 输入了一段制作陶杯的工艺流程视频。面对繁复的手工动作，模型展现出了手术刀般的帧级判断力，直接输出了一份带有精确时间戳的工艺全拆解

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4.茶杯坯体制作与装饰：转轮手工拉坯塑形；精细修整厚度形状；底部贴方形印章款识并修整

5.配釉与施釉：按比例称取石英石长石等原料并加水搅拌制浆；坯体反复浸入釉浆后自然晾干

6.烧制与成品展示：装窑堆叠；烧柴升温至 1200℃；出窑清洗浸入陈茶水中氧化调整釉色；最终呈现开片、铁足等釉色特征

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▸ Tops video benchmarks at its scale
▸ Outperforms Qwen3-VL-235B on LongVideoBench (74.1)
▸ First Keye base model with built-in Agent: Code · Tool · Search