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.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 1,68 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 1,51 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 62.52 | 1,68 | Запустить | |
262 144 tensor |
8 | 539,21 ₽ | 1,17 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 80.70 | 1,17 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 699,97 ₽ | 69.29 | 1,63 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 2,03 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
6 | 790,97 ₽ | 1,41 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 3,37 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 1 030,97 ₽ | 2,07 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
2 | 417,44 ₽ | 1,49 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 1,35 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 50.94 | 1,49 | Запустить | |
262 144 tensor |
8 | 539,21 ₽ | 1,19 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 1,18 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 699,97 ₽ | 49.44 | 1,44 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 1,89 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
6 | 790,97 ₽ | 1,37 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 3,24 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 1 030,97 ₽ | 2,08 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
3 | 657,66 ₽ | 1,81 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 1,32 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 816,34 ₽ | 2,88 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 2,67 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 2,67 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 848,44 ₽ | 2,88 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 1 031,74 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 1 047,66 ₽ | 23.84 | 1,81 | Запустить | |
262 144 tensor |
4 | 1 336,34 ₽ | 2,87 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.