Qwen3-VL-32B-Thinking

Qwen3-VL-32B-Thinking представляет собой reasoning-оптимизированную версию 32-миллиардной модели, специально обученную для сложных задач, требующих глубокого визуального анализа и многоступенчатых логических выводов. Архитектурно модель базируется на тех же трех ключевых инновациях Qwen3-VL: Interleaved-MRoPE, DeepStack и Text-Timestamp Alignment. Однако Thinking-версия проходит специализированное обучение с подкреплением, направленное на развитие способности к структурированному рассуждению при работе с визуальным контентом. Это обучение позволяет модели не просто распознавать визуальные элементы, но и формировать причинно-следственные связи, выдвигать и проверять гипотезы, а также строить логические аргументации на основе визуальных данных.

На бенчмарках мультимодального рассуждения Qwen3-VL-32B-Thinking лидирует среди всех open-source и закрытых моделей схожей размерности практически по всем сравниваемым критериям и категориям. Модель нативно поддерживает контекстное окно 256K токенов с расширением до 1M токенов, что критически важно для обработки комплексных исследовательских работ, технических документов или длинных образовательных видео с сохранением контекста для глубокого анализа. Расширенная поддержка 32 языков OCR с улучшенным распознаванием технической терминологии, математических формул и научных обозначений делает модель универсальным инструментом для оцифровки архивных документов и научных статей.

Сценарии использования Qwen3-VL-32B-Thinking охватывают профессиональные и академические направления. Научные исследования и академическая работа выигрывают от способности модели анализировать сложные экспериментальные данные, интерпретировать научные визуализации и формировать обоснованные гипотезы на основе визуальных паттернов. Образовательные платформы могут использовать модель для создания детальных пошаговых решений сложных задач. Медицинская диагностика и анализ сложных случаев, где требуется многофакторное рассуждение на основе медицинских изображений. Финансовый анализ и бизнес-аналитика с интерпретацией сложных графиков, диаграмм и визуализаций данных, где модель может выявлять тренды, аномалии и формировать прогнозы с обоснованиями. Анализ длинных видео для профессионального контент-анализа, где требуется не только временная локализация событий, но и понимание причинно-следственных связей между ними, выявление скрытых паттернов и формулирование аналитических выводов.

Дата анонса: 22.10.2025
Параметров: 33B
Контекст: 263K
Слоев: 64
Тип внимания: Full Attention
Потребление памяти: 86.9 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-32B-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.