de.wedoany.com-Bericht: „Giant Engine“ hat auf dem Global Digital Economy Summit 2026 offiziell sein selbst entwickeltes großes Modell zur Verwaltung von Werbeinhalten, Mamoda 2.5, vorgestellt. Dieses Modell kombiniert erstmals die MoE-Architektur (Mixture of Experts) mit dem Diffusionsmodell DiT (Diffusion Transformer) und ist damit die branchenweit erste DiT-MoE-Videogenerierungsbasis.
Bisher standen kleine und mittlere Händler bei der Werbeprüfung oft vor dem Problem, dass die Plattform das Material zwar ablehnte, aber weder die Verstoßstelle noch die Änderungsrichtung angab. Mamoda 2.5 von „Giant Engine“ zielt darauf ab, diesen Branchenschmerzpunkt zu lösen, indem es der Plattform effiziente Fähigkeiten zur Werbeverwaltung bietet und Händlern gleichzeitig einen umfassenden Service von der Risikodiagnose über die Verstoßlokalisierung bis zur automatischen Materialreparatur bietet, um Compliance-Kosten zu senken und die Materialdurchlassquote zu erhöhen.
Aus der praktischen Anwendung von Händlern geht hervor, dass Mamoda 2.5 verschiedene Arten von Verstoßmaterialien automatisch korrigieren kann. Beispielsweise wurde in einem Werbematerial, in dem eine Person eine Zigarette in der Hand hielt, was gegen die Plattformrichtlinie zum Verbot von Tabak und Rauchszenen verstieß, die Zigarette nach der Bearbeitung präzise entfernt, während die ursprüngliche visuelle Wirkung des Bildes vollständig erhalten blieb.
Ein weiteres Kurzvideo enthielt in der 9. Sekunde einen übertriebenen Ausdruck, der eine implizite Bestleistung suggerierte und das Risiko eines Verstoßes gegen das Werbegesetz barg. Das System konnte den problematischen Text schnell lokalisieren und automatisch korrigieren. Nach der Reparatur konnte das Material direkt zur Bestätigung und Auslieferung an den Werbetreibenden übergeben werden.
In den drei führenden Bewertungsbenchmarks für instruktionsbasierte KI-Videobearbeitung – OpenVE-Bench, FiVE-Bench und ReCo-Bench – erzielte Mamoda 2.5 hervorragende Ergebnisse. Die T2V-Inferenzeffizienz war im Vergleich zu branchenüblichen Open-Source-Modellen um das 11- bis 15-fache gesteigert. Das Modell hat insgesamt 25 Milliarden Parameter, aktiviert jedoch pro Durchlauf nur etwa 3 Milliarden Parameter (Sparsität ca. 12 %). Intern verfügt es über 128 feinkörnige Experten (einschließlich eines gemeinsamen Experten) und verwendet eine Top-8-Token-basierte Routing-Strategie. Durch die Kombination von verstärkendem Lernen und Selbst-Destillation wurde die Anzahl der Inferenzschritte von 50 auf 4 reduziert, wodurch die Latenzzeit für die Bearbeitung von 480p-Videos von 69 Sekunden auf 9 Sekunden sank – eine Effizienzsteigerung um fast das Achtfache.
Das Mamoda-Team hat kein allgemeines großes Modell für eine einfache Anpassung verwendet, sondern für das Szenario der Werbeverwaltung eine vollständig eigenständige, ganzheitliche Entwicklung von der Architektur über das Datenkonzept bis zur Trainingsstrategie durchgeführt. Das Team fügte der Architektur einen gemeinsamen Experten hinzu, der für die Darstellung allgemeiner visueller Kenntnisse zuständig ist. Mamoda 2.5 durchlief in drei Jahren vier Iterationen, beginnend mit der Einzelpunkt-Risikoerkennung für Textwerbung in Version 1.0 bis zum vollständigen Durchbruch in der gesamten Kette mit Version 2.5, die im Juli 2026 veröffentlicht wurde und Fähigkeiten für alle Videoformate abdeckt. Das Team erwartet, dass die für 2026 geplante Version 3.0 die Audioverständnis- und Bearbeitungsfähigkeiten weiter vertiefen und eine multimodale Verwaltung ermöglichen wird. Für kleine und mittlere Händler hofft das Mamoda-Team, dass das Modell Compliance nicht länger zu einer „Bremse“ auf dem Weg zur Auslieferung macht, sondern zu einem „Beschleuniger“, der Händlern hilft, Inhalte richtig und gut zu gestalten. In Bezug auf die Reparaturgrenzen repariert Mamoda 2.5 nur Inhalte, die eindeutig gegen die Regeln verstoßen, und lokalisiert das Problem auf die kleinste Einheit – welcher Frame, welcher Satz, welche Tonspur ein Risiko birgt – und führt auf dieser Grundlage eine detaillierte Diagnose und Reparatur durch. Das Team vergleicht Mamoda mit einem „externen Compliance-Team“ für kleine und mittlere Werbetreibende. Im vergangenen Jahr ermöglichte die von Mamoda unterstützte Plattformverwaltung die präventive Blockierung von Milliarden von Verstoßmaterialien, die Schließung von über 4 Millionen Regelverstoß-Konten und einen Spitzenwert von über 200.000 täglich bearbeiteten Konten aus der Schattenwirtschaft. Die Content-CCR der Plattform sank um 56,2 %, die Compliance-CCR um 67,1 %. Das Team wies darauf hin, dass bei der aktuellen Überprüfung der Porträtgenehmigung weniger bekannte Porträts und Stimmen von unseriösen Händlern leichter mit KI gefälscht und missbraucht werden können, was die Authentizitätsprüfung der Plattform erschwert. Das Team verriet, dass der nächste Schritt die Entwicklung eines adaptiven intelligenten Risikokontrollsystems sei, das generative Fähigkeiten nutzt, um die Verständnisfähigkeiten zu verstärken und dem System eine kontinuierliche Selbstverbesserung im Kampf gegen Missbrauch zu ermöglichen.
