Qwen3-VL-4B-Instruct

мультимодальная
русскоязычная

Qwen3-VL-4B-Instruct — это компактная мультимодальная модель с 4 миллиардами параметров, разработанная для эффективного развертывания на серверах с ограниченными ресурсами при сохранении полного функционала серии Qwen3-VL. Несмотря на вдвое меньший размер по сравнению с 8B-версией, модель сохраняет все ключевые архитектурные инновации серии: Interleaved-MRoPE для видеопонимания, DeepStack для многоуровневого слияния визуальных признаков и Text-Timestamp Alignment для точной временной локализации. Бесшовная интеграция текстовых и визуальных модальностей обеспечивает понимание мультимодального контекста на уровне, сопоставимом с чисто текстовыми LLM.

По производительности Qwen3-VL-4B-Instruct приближается к результатам Qwen2.5-VL-7B, демонстрируя, что уменьшение размера модели было достигнуто без существенной потери качества. Модель поддерживает нативный контекст 256K токенов (расширяемый до 1M), обеспечивая возможность обработки длинных документов, многочасовых видео и сложных мультимодальных диалогов. Расширенные возможности OCR с поддержкой 32 языков и устойчивостью к сложным условиям съемки делают 4B-модель полноценным решением для задач интеллектуальной обработки документов несмотря на компактный размер.

Qwen3-VL-4B-Instruct представляет собой идеальное решение для сценариев, где требуется баланс между производительностью и эффективностью: развертывание на потребительских устройствах, возможность обработки больших объемов визуального контента, скорость ответов при интеграции в реалтайм-приложения и исследовательские проекты. А открытая лицензия Apache 2.0 предполагает свободное коммерческое использование модели, что делает её доступной для широкого круга пользователей от стартапов до крупных предприятий.


Дата анонса: 15.10.2025
Параметров: 4B
Контекст: 263K
Слоев: 36
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-4B-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-4B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-4.16.64.160
262 144
tensor
4 85,77 ₽ 1,23 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
4 112,24 ₽ 1,23 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 1,49 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
262 144
tensor
4 139,96 ₽ 2,03 Запустить
teslav100-2.16.64.240
262 144
tensor
2 198,54 ₽ 1,36 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 1,49 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 209,04 ₽ 2,03 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 1,83 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 1,49 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 2,03 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,36 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 2,03 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 1,83 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,18 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 3,36 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-4.16.64.160
262 144
tensor
4 85,77 ₽ 1,16 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
4 112,24 ₽ 1,16 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 67,96 1,42 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
262 144
tensor
4 139,96 ₽ 1,96 Запустить
teslav100-2.16.64.240
262 144
tensor
2 198,54 ₽ 1,29 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 65,69 1,42 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 209,04 ₽ 1,96 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 93,86 1,76 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 57,90 1,42 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 1,96 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,29 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 1,96 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 126,67 1,76 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,11 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 3,29 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-4.16.64.160
262 144
tensor
4 85,77 ₽ 1,08 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
4 112,24 ₽ 1,08 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 1,35 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
262 144
tensor
4 139,96 ₽ 1,88 Запустить
teslav100-2.16.64.240
262 144
tensor
2 198,54 ₽ 1,21 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 58,43 1,35 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 209,04 ₽ 1,88 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 74,84 1,68 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 69,68 1,35 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 1,88 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 87,96 1,21 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 1,88 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 106,83 1,68 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,03 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 3,21 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

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