Qwen3-VL-2B-Thinking

Qwen3-VL-2B-Thinking является reasoning-ориентированной версией базовой модели 2B-Instruct, специально оптимизированной для задач, требующих детального анализа. Специализированный процесс обучения с подкреплением, научил модель использовать цепочки рассуждений при работе с визуальной информацией. Архитектура модели наследует все три ключевые инновации базовой версии Qwen3-VL: Interleaved-MRoPE для улучшенного понимания видео, DeepStack для многоуровневого слияния визуальных и текстовых признаков, и Text-Timestamp Alignment для точной временной локализации в видеоконтенте.

Модель поддерживает контекстное окно 256K токенов с расширением до 1M токенов, что позволяет обрабатывать многостраничные документы и длинные видео с сохранением контекста для построение верных логических связей при генерации рассуждений. Система OCR с поддержкой 32 языков обеспечивает мультиязычное распознавание текста в сложных условиях съемки. Важной особенностью является способность модели к самопроверке и верификации своих ответов при решении визуальных задач, что повышает надежность результатов.

Qwen3-VL-2B-Thinking оптимальна для приложений на устройствах с ограниченными ресурсами, но при этом требующих детального анализа визуальной информации и объяснимости ответов или агентских решений. Модель эффективна для разработки интеллектуальных систем проверки качества с детальным описанием обнаруженных дефектов, но наибольшую ценность представляют исследовательские прототипы, где прозрачность процесса рассуждения позволяет ускорить и оптимизировать процессы настройки и отладки.  

Дата анонса: 22.10.2025
Параметров: 2B
Контекст: 263K
Слоев: 28
Тип внимания: Full Attention
Потребление памяти: 32.7 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.57.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen3-VL-2B-Thinking. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.

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.

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