# KimiK-2.5، KimiK-2.6، KimiK-2.7

يدعم هذا الصنف النموذجي جميع الإصدارات الثلاثة المختلفة: KimiK-2.5، KimiK-2.6، KimiK-2.7

## نظرة عامة

Kimi K2.5 هو نموذج متعدد الوسائط أصلي مفتوح المصدر، يعمل كوكيل ذكي، ويقدّم تقدّمًا في القدرات العملية في مجالات البرمجة طويلة المدى، والتصميم المدفوع بالبرمجة، والتنفيذ الذاتي الاستباقي، وتنسيق المهام القائم على أسراب الوكلاء. تم اقتراح النموذج في [Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence](https://www.kimi.com/en/blog/kimi-k2-5)، ثم تم تحسينه بشكل أكبر في [Kimi K2.6: Advancing Open-Source Coding](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k2-6).

يحقق Kimi K2.5 تحسينات كبيرة في مهام البرمجة المعقدة من البداية إلى النهاية، مع تعميم قوي عبر لغات البرمجة (Rust، Go، Python) والمجالات التي تشمل الواجهة الأمامية، وDevOps، وتحسين الأداء. يمكن للنموذج تحويل الأوامر البسيطة والمدخلات البصرية إلى واجهات جاهزة للإنتاج وسير عمل خفيفة الوزن شاملة (full-stack)، مع توليد تخطيطات منظمة وعناصر تفاعلية وحركات غنية بدقة جمالية مدروسة.

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [RaushanTurganbay](https://huggingface.co/RaushanTurganbay). النقاط الرسمية هي [moonshotai/Kimi-K2.5](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5) و[moonshotai/Kimi-K2.6](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6) و[moonshotai/Kimi-K2.7-Code](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code).

## أمثلة على الاستخدام

لاحظ أن المستودعات لا تحتوي بعد على مُحوِّل الرموز السريع الصحيح. يمكنك الحصول على المُعالِج ومُحوِّل الرموز المُحوَّلين من [RaushanTurganbay/kimi2.7-processor](https://huggingface.co/RaushanTurganbay/kimi2.7-processor)

 

```python
import os
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoTokenizer, AutoModelForImageTextToText
from transformers.distributed.configuration_utils import DistributedConfig

distributed_config = DistributedConfig(tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]), ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]))

processor = AutoProcessor.from_pretrained('moonshotai/Kimi-K2.6')
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    'moonshotai/Kimi-K2.6',
    distributed_config=distributed_config,
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ],
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True,
).to(device=model.device, dtype=model.dtype)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True)[0]
print(generated_text)

```

## Kimi_K25ImageProcessor[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor]]

#### transformers.Kimi_K25ImageProcessor[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor]]

```python
transformers.Kimi_K25ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.kimi_k25.image_processing_kimi_k25.Kimi_K25ImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L86)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'max_height' : 512, 'max_width': 512}`): يصف الأبعاد القصوى للإدخال إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

max_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16384`) : الحد الأقصى لإعادة تغيير حجم الصورة.

patch_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 14) : حجم البقعة المكانية لمشفّر الرؤية.

merge_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2) : حجم دمج مُشفِّر الرؤية مع مُشفِّر نموذج اللغة.

ينشئ معالج صور من نوع Kimi_K25ImageProcessor.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L218)

**المعاملات:**

height (`int`) : ارتفاع الصورة المدخلة.

width (`int`) : عرض الصورة المدخلة.

images_kwargs (`dict`، *اختياري*) : أي معاملات إضافية لتجاوز القيم الافتراضية لمعالج الصور.

**يعيد:** `int`

عدد رقع الصور لكل صورة.

أداة تُرجع عدد قطع الصورة (patches) لحجم صورة معيّن.

ملاحظة: لا تحذف هذه الطريقة! تُستخدم بواسطة vLLM لاستنتاج عدد البقع (patches) والأماكن المحجوزة (placeholders) دون إدخال صورة.

#### patchify[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor.patchify]]

```python
patchify(images: torch.Tensor, patch_size: int)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L124)

يقوم بتجزئة كل صورة إلى تخطيط مسطّح من الشكل (`seq_len`، `patch_dim`) حتى نتمكن من دمج البكسلات ذات الأشكال الديناميكية.

#### preprocess[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.kimi_k25.image_processing_kimi_k25.Kimi_K25ImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L116)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

max_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16384`) : الحد الأقصى لإعادة تغيير حجم الصورة.

patch_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 14) : حجم البقعة المكانية لمشفّر الرؤية.

merge_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2) : حجم دمج مُشفِّر الرؤية مع مُشفِّر نموذج اللغة.

**يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

## Kimi_K25Processor[[transformers.Kimi_K25Processor]]

#### transformers.Kimi_K25Processor[[transformers.Kimi_K25Processor]]

```python
transformers.Kimi_K25Processor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/processing_kimi_k25.py#L43)

**المعاملات:**

image_processor (`Kimi_K25ImageProcessor`) : مُعالج الصور هو مدخل مطلوب.

tokenizer (`TokenizersBackend`) : مُجزِّئ الرموز (tokenizer) هو مدخل مطلوب.

video_processor (`Kimi_K25VideoProcessor`) : مُعالج الفيديو هو مدخل مطلوب.

chat_template (`str`) : قالب Jinja لتحويل قوائم الرسائل في المحادثة إلى نص قابل للتحويم.

ينشئ Kimi_K25Processor الذي يجمع معالج الصور ومعالج الرموز ومعالج الفيديو في معالج واحد.

يوفر [Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) جميع وظائف [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) و[TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) و[Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor). راجع [~Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) و[~TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) و[~Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) لمزيد من المعلومات.

#### post_process_image_text_to_text[[transformers.Kimi_K25Processor.post_process_image_text_to_text]]

```python
post_process_image_text_to_text(generated_outputs, skip_special_tokens = True, clean_up_tokenization_spaces = False, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/processing_kimi_k25.py#L150)

**المعاملات:**

generated_outputs (`torch.Tensor` أو `np.ndarray`) : مخرجات دالة `generate` في النموذج. يُتوقع أن تكون المخرجات من نوع tensor بأبعاد `(batch_size, sequence_length)` أو `(sequence_length,)`.

skip_special_tokens (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إزالة الرموز الخاصة في المخرجات أم لا. يُمرَّر هذا الحجة إلى طريقة `batch_decode` في مُجزِّئ النص.

clean_up_tokenization_spaces (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم تنظيف مسافات الترميز الرمزي أم لا. الحجة المُمرَّرة إلى طريقة `batch_decode` في المُرمِّز الرمزي.

- ****kwargs** : Additional arguments to be passed to the tokenizer's `batch_decode method`.

**يعيد:** `list[str]`

النص المُفكَّك.

قم بمعالجة مخرجات النموذج بعد المعالجة لفك ترميز النص.

## Kimi_K25VideoProcessor[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor]]

#### transformers.Kimi_K25VideoProcessor[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor]]

```python
transformers.Kimi_K25VideoProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.kimi_k25.video_processing_kimi_k25.Kimi_K25VideoProcessorInitKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/video_processing_kimi_k25.py#L91)

**المعاملات:**

- ****kwargs** (`Kimi_K25VideoProcessorInitKwargs`، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تم سرد المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة.

ينشئ معالج فيديو من نوع Kimi_K25VideoProcessor.

#### get_num_of_video_patches[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor.get_num_of_video_patches]]

```python
get_num_of_video_patches(num_frames: int, height: int, width: int, videos_kwargs: dict | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/video_processing_kimi_k25.py#L154)

**المعاملات:**

num_frames (`int`) : عدد الإطارات في الفيديو المُدخل.

height (`int`) : ارتفاع الفيديو المُدخل.

width (`int`) : عرض الفيديو المُدخل.

videos_kwargs (`dict`، *اختياري*) : أي معاملات إضافية لتجاوز القيم الافتراضية لمعالج الفيديو.

**يعيد:** `int`

عدد مقاطع الفيديو لكل فيديو.

أداة تُرجع عدد رقع الفيديو لحجم فيديو معيّن.

ملاحظة: لا تحذف هذه الطريقة! تُستخدم بواسطة vLLM لاستنتاج عدد البقع والرموز الوهمية دون إدخال فيديو.

#### patchify[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor.patchify]]

```python
patchify(videos: torch.Tensor, patch_size: int)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/video_processing_kimi_k25.py#L124)

يقوم بتجزئة كل فيديو إلى تخطيط مسطّح من الشكل (`seq_len`، `patch_dim`) حتى نتمكن من دمج البكسلات ذات الأشكال الديناميكية.

## Kimi_K25Config[[transformers.Kimi_K25Config]]

#### transformers.Kimi_K25Config[[transformers.Kimi_K25Config]]

```python
transformers.Kimi_K25Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, projection_hidden_size: int | None = 1152, projection_layer_norm_eps: float = 1e-05, image_token_id: int = 163605, video_token_id: int = 163840, vision_start_token_id: int = 163602, vision_end_token_id: int = 163604, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/configuration_kimi_k25.py#L59)

**المعاملات:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري النصي.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري البصري.

projection_hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1152`) : حجم المخفي للإخراج الخاص بمشروع متعدد الوسائط.

projection_layer_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-5`) : قيمة إيبسilon لطبقة التطبيع (Layer norm) لمشغّل الإسقاط (projector).

image_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `163605`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كعنصر نائب لصور الإدخال.

video_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `163840`) : فهرس رمز الفيديو المستخدم كعنصر نائب لفيديوهات الإدخال.

vision_start_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `163602`) : معرّف الرمز الذي يحدد بداية المقطع البصري في تسلسل الإدخال متعدد الوسائط.

vision_end_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `163604`) : معرّف الرمز الذي يحدد نهاية المقطع البصري في تسلسل الإدخال متعدد الوسائط.

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Kimi_K25Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Kimi K25 وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [moonshotai/Kimi-K2.6](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

## Kimi_K25VisionConfig[[transformers.Kimi_K25VisionConfig]]

#### transformers.Kimi_K25VisionConfig[[transformers.Kimi_K25VisionConfig]]

```python
transformers.Kimi_K25VisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, patch_size: int = 14, pos_emb_height: int = 64, pos_emb_width: int = 64, pos_emb_time: int = 4, num_attention_heads: int = 16, num_hidden_layers: int = 27, hidden_size: int = 1152, intermediate_size: int = 4304, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', merge_kernel_size: tuple[int, int] | list[int] = (2, 2), rope_parameters: dict | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/configuration_kimi_k25.py#L29)

**المعاملات:**

patch_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `14`) : حجم (دقة) كل رقعة.

pos_emb_height (`int`، *اختياري*) : ارتفاع تضمين الموضع الأولي.

pos_emb_width (`int`, *اختياري*) : عرض تضمين الموقع الأولي.

pos_emb_time (`int`، *اختياري*) : بُعد الزمن الأولي لتضمين الموضع.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `27`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1152`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4304`) : بُعد تمثيلات MLP.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu_pytorch_tanh`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

merge_kernel_size (`tuple[int] | list[int]`، *اختياري*) : حجم النواة لدمج الباتشات.

rope_parameters (`dict`, *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة لتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتصعيد في حال رغبتك في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Kimi_K25Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Kimi K25 وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [moonshotai/Kimi-K2.6](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

## Kimi_K25PreTrainedModel[[transformers.Kimi_K25PreTrainedModel]]

#### transformers.Kimi_K25PreTrainedModel[[transformers.Kimi_K25PreTrainedModel]]

```python
transformers.Kimi_K25PreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L420)

**المعاملات:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.Kimi_K25PreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

قيمة وهمية لمسار منقّط (مثل `torch.float32`): سلاسل الوصول إلى السمات، والاستدعاءات تتصرف كمُزيّنات مُمرِّرة، و`repr` هو المسار المنقّط، وعند استخدامه كصنف أساسي يُستبدل بصنف أساسي من نوع `type` عادي (بموجب `__mro_entries__` في PEP 560)، بحيث تحتفظ الأصناف الفرعية الحقيقية بفئة ميتا عادية، وتقرأ `inspect.signature` دالة `__init__` الحقيقية الخاصة بها بدلاً من تلك الموجودة في القيمة الوهمية.

## Kimi_K25VisionModel[[transformers.Kimi_K25VisionModel]]

#### transformers.Kimi_K25VisionModel[[transformers.Kimi_K25VisionModel]]

```python
transformers.Kimi_K25VisionModel(config: Kimi_K25VisionConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L469)

**المعاملات:**

config ([Kimi_K25VisionConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VisionConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Kimi K25 العاري الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.Kimi_K25VisionModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L515)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor). راجع [Kimi_K25ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) يستخدم [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) لمعالجة الصور).

grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

**يعيد:**

`torch.Tensor`

تتجاوز طريقة [Kimi_K25VisionModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VisionModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

#### temporal_patch_merger[[transformers.Kimi_K25VisionModel.temporal_patch_merger]]

```python
temporal_patch_merger(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L487)

يدمج الإطارات الزمنية عن طريق تجميع تمثيلات البقع مكانيًا عبر الزمن، ويعيد `(total_merged_patches, kernel_height * kernel_width, hidden_dim)`.

حُفظت للتوافق مع الإصدارات السابقة: `forward` تجمع الآن باستخدام `get_vision_temporal_merge_index` الصديقة للتصدير بدلاً من حلقة Python لكل مقطع.

## Kimi_K25Model[[transformers.Kimi_K25Model]]

#### transformers.Kimi_K25Model[[transformers.Kimi_K25Model]]

```python
transformers.Kimi_K25Model(config: Kimi_K25Config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L576)

**المعاملات:**

config ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Kimi K25 العاري الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.Kimi_K25Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L659)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor). راجع [Kimi_K25ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) يستخدم [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) لمعالجة الصور).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor). راجع [Kimi_K25VideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) يستخدم [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات).

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل فيديو في LLM.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`، *اختياري*) : قاموس حيث تكون المفاتيح هي الأنماط المدعومة والقيم هي المخرجات المُرمّزة لذلك النمط. كل مخرَج مُرمّز هو مجموعة (tuple) تتكون من (`pooler_output`، *اختياري*: `last_hidden_states`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `pooler_output` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) وهو تسلسل من الميزات متعددة الوسائط للمُشفِّر المُدمجة في تضمينات النص.

**يعيد:** `Kimi_K25ModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

A `Kimi_K25ModelOutputWithPast` or a tuple of `torch.Tensor` (if `return_dict=False` is passed or when `config.return_dict=False`) comprising various elements depending on the configuration ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) and inputs.

تتجاوز طريقة [Kimi_K25Model](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Model) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج من قِبل مُشفِّر الرؤية بعد إسقاط حالة الإخفاء الأخيرة.

## Kimi_K25ForConditionalGeneration[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration]]

#### transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration(config: Kimi_K25Config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L734)

**المعاملات:**

config ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Kimi K25 لتوليد الرموز المشروطة على أوضاع أخرى (مثل توليد النص من صورة ونص).

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L773)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor). راجع [Kimi_K25ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) يستخدم [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) لمعالجة الصور).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor). راجع [Kimi_K25VideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) يستخدم [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات).

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل فيديو في LLM.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : إذا كان `int`، يتم حساب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز. إذا كانت `0`، يتم حساب القيم اللوجستية لجميع `input_ids` (حالة خاصة). لا تكون قيم اللوجستيات للرمز الأخير فقط ضرورية للتوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة، وهو ما يصبح ذا أهمية كبيرة للترتيبات الطويلة أو لحجم المفردات الكبير. إذا كان `torch.Tensor`، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول الترتيب. وهذا مفيد عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول الترتيب).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`، *اختياري*) : قاموس حيث تكون المفاتيح هي الأنماط المدعومة والقيم هي المخرجات المُرمّزة لذلك النمط. كل مخرَج مُرمّز هو مجموعة (tuple) تتكون من (`pooler_output`، *اختياري*: `last_hidden_states`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `pooler_output` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) وهو تسلسل من الميزات متعددة الوسائط للمُشفِّر المُدمجة في تضمينات النص.

**يعيد:** `Kimi_K25CausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

`Kimi_K25CausalLMOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [Kimi_K25ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة (Tuple) من `torch.Tensor` (واحدة لكل من مخرجات الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لكل من مخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج من قِبل مُشفِّر الرؤية بعد إسقاط حالة الإخفاء الأخيرة.

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, Kimi_K25ForConditionalGeneration

>>> model = Kimi_K25ForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe the image."},
        ],
    }
]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
)

>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
>>> output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
>>> print(output_text)
```

#### get_image_features[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L760)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` بأبعاد `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة.

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

**يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Kimi_K25ForConditionalGeneration

>>> model = Kimi_K25ForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

#### get_video_features[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L747)

**المعاملات:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة مع مقاطع الفيديو المدخلة.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل فيديو في LLM.

**يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Kimi_K25ForConditionalGeneration

>>> model = Kimi_K25ForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```