Qwen3-VL-8B-Thinking

размышляющая
мультимодальная
русскоязычная

Qwen3-VL-8B-Thinking — это 8-миллиардная модель, созданная для глубокого анализа сложных мультимодальных задач. Её ключевая особенность — способность к развернутому поэтапному рассуждению, которое отображается между специальными тегами. Это позволяет не только прийти к более точному и обоснованному ответу, но и делает ход мысли модели прозрачным для пользователя. Такая тщательность анализа закономерно требует больше времени по сравнению с более быстрой, но прямой Instruct-версией. Архитектурно модель наследует все инновации Qwen3-VL: Interleaved-MRoPE для улучшенного понимания видео, DeepStack для многоуровневого слияния визуальных признаков и Text-Timestamp Alignment для точной временной локализации. Контекстное окно составляет 256K токенов с возможностью расширения до 1M, рекомендуемая длина выходной последовательности увеличена до 40960 токенов (против 16384 у Instruct версии) для обеспечения достаточного пространства для развернутых цепочек рассуждений.

Модель достигает неплохих результатов на бенчмарках математического рассуждения: 81.4% на MathVista (мини-версия) и 62.7% на MATH-Vision, превосходя многие гораздо более крупные модели. При этом модель не имеет равных на всех значимых бенчмарках 2D/3D Grounding и General VQA.

Qwen3-VL-8B-Thinking особенно эффективна в сценариях интеллектуальной обработки сложных документов, где требуется не только распознавание текста, но и понимание логических связей, извлечение инсайтов и формирование выводов. Расширенные возможности OCR на 32 языках в сочетании с механизмами рассуждения делают модель идеальным инструментом для анализа многоязычной документации, научных статей и технической литературы. В целом модель применима для любых ситуаций, где требуется не просто решение задачи, но и подробное объяснение хода ее решения.


Дата анонса: 15.10.2025
Параметров: 9B
Контекст: 263K
Слоев: 36
Тип внимания: Full Attention
Потребление памяти: 45.7 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.57.0.dev0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen3-VL-8B-Thinking. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU TPS 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 для хостинга Qwen3-VL-8B-Thinking

Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslat4-4.16.64.160
262 144
16 65536 160 4 85,77 ₽ Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
32 131072 160 4 112,24 ₽ Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 119,81 ₽ Запустить
teslav100-2.16.64.240
262 144
16 65535 240 2 198,54 ₽ Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
16 131072 160 4 209,04 ₽ Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 218,81 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 230,77 ₽ Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
16 65536 160 2 261,77 ₽ Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 288,11 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 456,27 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
16 131072 160 1 623,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslat4-4.16.64.160
262 144
16 65536 160 4 85,77 ₽ Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
32 131072 160 4 112,24 ₽ Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 119,81 ₽ Запустить
teslav100-2.16.64.240
262 144
16 65535 240 2 198,54 ₽ Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
16 131072 160 4 209,04 ₽ Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 218,81 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 230,77 ₽ Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
16 65536 160 2 261,77 ₽ Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 288,11 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 456,27 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
16 131072 160 1 623,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslaa10-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 119,81 ₽ Запустить
teslaa2-6.32.128.160
262 144
32 131072 160 6 147,44 ₽ Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
16 131072 160 4 209,04 ₽ Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 218,81 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 230,77 ₽ Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 288,11 ₽ Запустить
teslav100-3.64.256.320
262 144
64 262144 320 3 347,52 ₽ Запустить
rtx5090-3.16.96.160
262 144
16 98304 160 3 387,41 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 456,27 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
16 131072 160 1 623,04 ₽ Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

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