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.
| 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 |
1 | 211,77 ₽ | 176.22 | 1,84 | Запустить | |
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 160.13 | 1,84 | Запустить | |
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 67.96 | 1,10 | Запустить | |
262 144 tensor |
4 | 139,96 ₽ | 1,54 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
6 | 147,44 ₽ | 1,21 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 65.69 | 1,21 | Запустить | |
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 93.86 | 1,75 | Запустить | |
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 57.90 | 1,21 | Запустить | |
262 144 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 1,65 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,19 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 1,65 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 1,65 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 126.67 | 1,70 | Запустить | |
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,02 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 3,56 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 3,21 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 6,65 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 74.84 | 1,66 | Запустить | |
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 106.83 | 1,61 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 87.96 | 1,09 | Запустить | |
262 144 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 58.43 | 1,12 | Запустить | |
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 69.68 | 1,11 | Запустить | |
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.