Qwen3-VL-8B-Instruct

Qwen3-VL-8B-Instruct — мультимодальная модель с 8 миллиардами параметров, представляющая собой оптимальный баланс между производительностью и эффективностью развертывания. Модель построена на основе языковой модели Qwen3-8B с интегрированным визуальным энкодером на базе Vision Transformer, обеспечивая бесшовное понимание текста, изображений и видео. Благодаря архитектурным инновациям — Interleaved-MRoPE, DeepStack и Text-Timestamp Alignment — модель демонстрирует превосходное качество мультимодального понимания, превосходя предшественника Qwen2.5-VL-7B по всем ключевым метрикам точности, при этом на 15-60% увеличена скорость генерации токенов и на 20-40% меньшее время отклика.

Ключевой особенностью модели является нативная поддержка контекста 256K токенов с возможностью расширения до 1 миллиона токенов, что позволяет обрабатывать целые книги, многочасовые видео и сложные многостраничные документы с полным сохранением контекста. Расширенные возможности OCR с поддержкой 32 языков (вместо 19 в предыдущей версии) и устойчивостью к сложным условиям съемки делают Qwen3-VL-8B-Instruct идеальным решением для интеллектуальной обработки документов. Модель точно распознает текст при низкой освещенности, размытии, наклоне, обрабатывает редкие и древние символы, а также понимает сложную структуру длинных документов. На бенчмарке DocVQA модель демонстрирует существенное превосходство благодаря улучшенному парсингу структуры документов.

Модель обучена на значительно обогащённом мультимодальном корпусе, что обеспечивает почти полное покрытие реальных категорий объектов (лица, природные виды, продукты и интерфейсы). В этом ключе особенно выделяются возможности визуальной агентности: Qwen3-VL-8B-Instruct способна распознавать элементы графических интерфейсов (кнопки, поля ввода, меню), понимать их функции и выполнять сложные последовательности действий на ПК и мобильных устройствах. Qwen3-VL-8B-Instruct генерирует работающий код HTML/CSS/JavaScript и Draw.io диаграммы на основе изображений, значительно ускоряя прототипирование интерфейсов. Продвинутое пространственное восприятие с поддержкой 2D и 3D локализации объектов открывает возможности для применения в роботизированном зрении и embodied AI.

Дата анонса: 15.10.2025
Параметров: 9B
Контекст: 263K
Слоев: 36
Тип внимания: Full Attention
Потребление памяти: 46.2 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-8B-Instruct. 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.