Qwen3-VL-2B-Instruct

мультимодальная
русскоязычная

Qwen3-VL-2B-Instruct представляет собой самую легковесную версию флагманской серии мультимодальных моделей Qwen3-VL, специально разработанную для эффективного развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами. Несмотря на компактный размер в 2 миллиарда параметров, модель демонстрирует впечатляющие возможности визуального понимания благодаря инновационной архитектуре, включающей три ключевых компонента: Interleaved-MRoPE для точного пространственно-временного позиционирования, DeepStack для многоуровневого слияния визуальных признаков из Vision Transformer и Text-Timestamp Alignment для прецизионной локализации событий в видео.

Модель демонстрирует расширенные возможности восприятия, включая поддержку 32 языков для OCR (по сравнению с 19 в Qwen2.5-VL), устойчивость к сложным условиям съемки (низкая освещенность, размытие, наклон), распознавание редких и исторических символов, улучшенный парсинг структуры длинных документов. Визуальное распознавание объектов тоже улучшено благодаря качественному подходу к обучению. При этом нативная поддержка контекста 256K токенов, расширяемая до 1M, позволяет обрабатывать многочасовые видео и книги с полным воспроизведением контента и индексацией на уровне секунд. Продвинутое пространственное 2D и 3D восприятие включает оценку позиций объектов и точек обзора.

Qwen3-VL-2B-Instruct подходит для развертывания на edge-устройствах и мобильных платформах, где требуется мультимодальный AI с ограниченными ресурсами: умные очки, мобильные приложения, встроенные системы. Парсинг документов и чеков с распознаванием пространственной структуры для автоматизации бухгалтерии и документооборота. Мультимодальный Q&A и поиск по изображениям и видео для контент-платформ и образовательных приложений. Видео-аналитика с извлечением ключевой информации, сегментацией сцен и временной локализацией событий, а также она идеальна для прототипирования и быстрой разработки мультимодальных приложений перед их масштабированием на более крупные модели.


Дата анонса: 22.10.2025
Параметров: 2B
Контекст: 263K
Слоев: 28
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-2B-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-2B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
262 144
tensor
2 83,37 ₽ 1,21 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
262 144
pipeline
3 94,64 ₽ 1,01 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
4 112,24 ₽ 1,48 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 139,77 ₽ 100.44 1,28 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
262 144
tensor
2 139,77 ₽ 1,28 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 171,77 ₽ 185.26 1,28 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 257.14 2,42 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,79 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 123.21 2,41 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 194.09 2,87 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 4,94 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 4,41 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 8,92 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
262 144
tensor
2 83,37 ₽ 1,20 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
4 112,24 ₽ 1,47 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 139,77 ₽ 1,27 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
262 144
tensor
2 139,77 ₽ 1,27 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 171,77 ₽ 170.21 1,26 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 2,41 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,78 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 2,40 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,86 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 4,93 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 4,39 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 8,90 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 154.29 2,36 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 2,35 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,81 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 4,35 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 139,77 ₽ 76.37 1,22 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
262 144
tensor
2 83,37 ₽ 1,15 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 171,77 ₽ 240.55 1,21 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,73 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
262 144
tensor
2 139,77 ₽ 1,22 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 4,88 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 8,85 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
4 112,24 ₽ 1,42 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.