Qwen3-VL-32B-Instruct

Qwen3-VL-32B-Instruct — флагманская dense-модель семейства Qwen3-VL с 32 миллиардами параметров, демонстрирующая лучшие результаты на широком спектре мультимодальных бенчмарков. Модель достигает производительности, сопоставимой с ведущими проприетарными системами как GPT-5 и Claude 4 Sonnet, превосходя другие open-source модели. Архитектурный фундамент модели строится на трех ключевых инновациях. Interleaved-MRoPE реализует полноспектральное распределение позиционной информации по временной оси и пространственным измерениям (ширина/высота), обеспечивая надежное кодирование позиций для эффективного анализа видео. DeepStack выполняет интеграцию признаков Vision Transformer и текста существенно улучшая их согласованность. Text-Timestamp Alignment обеспечивает прецизионную timestamp-привязку событий для временного моделирования видео. Эта архитектура позволяет модели одновременно обрабатывать визуальную и текстовую информацию.

Модель поддерживает контекстное окно 256K токенов нативно с возможностью расширения до 1M токенов, что позволяет обрабатывать обширные документы, целые книги или длинные видео с полным запоминанием и точным извлечением информации. Визуальное восприятие расширено благодаря масштабному высококачественному обучению — модель способна распознавать знаменитостей, персонажей аниме, продукты, местности, цветы, животных и другие объекты. OCR-система поддерживает 32 языка (по сравнению с 19 в предыдущих версиях), включая греческий, иврит, хинди, румынский, тайский и многие другие, с улучшенной робастностью в сложных условиях освещения, размытия и наклона. Улучшенная точность распознавания редких символов, древних письменностей и технической терминологии расширяет применимость модели в специализированных областях. Модель способна функционировать как визуальный агент, распознает элементы интерфейса на компьютерах и мобильных устройствах, понимает их функции, способна вызывать инструменты и уверенно выполняет многошаговые задачи.

Qwen3-VL-32B-Instruct оптимален для enterprise-приложений визуального анализа с высокими требованиями к точности: автоматизация обработки документов, контрактов, финансовых отчетов. Продвинутые визуальные агенты для автоматизации UI-тестирования, RPA-сценариев, управления сложными GUI-системами. Видео-аналитика масштаба для security, retail, media с временной локализацией событий, индексацией и поиском. Мультимодальная аналитика больших данных с обработкой визуальных и текстовых данных в едином pipeline. Генерация кода из дизайнов для ускорения разработки frontend частей приложений.

Дата анонса: 22.10.2025
Параметров: 33B
Контекст: 263K
Слоев: 64
Тип внимания: Full Attention
Потребление памяти: 86.9 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.57.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen3-VL-32B-Instruct. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

• получить максимальную производительность эндпоинта,
• получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
• обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
• использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.