Qwen3-VL-32B-Instruct

мультимодальная
русскоязычная

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
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.57.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

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.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

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.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Qwen3-VL-32B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 1,68 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 1,51 Запустить
teslaa100-2.24.256.160
262 144
tensor
2 439,97 ₽ 62.52 1,68 Запустить
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
262 144
tensor
8 539,21 ₽ 1,17 Запустить
rtx4090-8.44.256.160
262 144
tensor
8 670,97 ₽ 80.70 1,17 Запустить
h100-2.24.256.160
262 144
tensor
2 699,97 ₽ 69.29 1,63 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
262 144
tensor
2 729,47 ₽ 2,03 Запустить
rtx5090-6.44.256.160
262 144
pipeline
6 790,97 ₽ 1,41 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 3,37 Запустить
rtx5090-8.44.256.160
262 144
tensor
8 1 030,97 ₽ 2,07 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-2.24.128.160.nvlink
262 144
tensor
2 417,44 ₽ 1,49 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 1,35 Запустить
teslaa100-2.24.256.160
262 144
tensor
2 439,97 ₽ 50.94 1,49 Запустить
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
262 144
tensor
8 539,21 ₽ 1,19 Запустить
rtx4090-8.44.256.160
262 144
tensor
8 670,97 ₽ 1,18 Запустить
h100-2.24.256.160
262 144
tensor
2 699,97 ₽ 49.44 1,44 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
262 144
tensor
2 729,47 ₽ 1,89 Запустить
rtx5090-6.44.256.160
262 144
pipeline
6 790,97 ₽ 1,37 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 3,24 Запустить
rtx5090-8.44.256.160
262 144
tensor
8 1 030,97 ₽ 2,08 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-3.32.384.240
262 144
pipeline
3 657,66 ₽ 1,81 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
262 144
tensor
2 729,47 ₽ 1,32 Запустить
teslaa100-4.16.256.240
262 144
tensor
4 816,34 ₽ 2,88 Запустить
h200-2.24.256.240
262 144
tensor
2 840,74 ₽ 2,67 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
262 144
tensor
2 840,74 ₽ 2,67 Запустить
teslaa100-4.32.384.320.nvlink
262 144
tensor
4 848,44 ₽ 2,88 Запустить
rtx5090-8.44.256.240
262 144
tensor
8 1 031,74 ₽ 1,28 Запустить
h100-3.32.384.240
262 144
pipeline
3 1 047,66 ₽ 23.84 1,81 Запустить
h100-4.16.256.240
262 144
tensor
4 1 336,34 ₽ 2,87 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

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

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.