一、技術(shù)原理  

（一）模塊化架構(gòu)設(shè)計(jì)

• 視覺模塊：采用輕量級(jí)視覺Transformer（如SmolVLM2-256M中的SigLip-93M），提取圖像特征后通過**Pixel Shuffle**降采樣，減少Token數(shù)量。
• 文本模塊：使用Qwen3-0.6B作為語言模型基座，保留其函數(shù)調(diào)用、推理等能力。
• 融合模塊：通過輕量級(jí)MLP將視覺特征（768維）映射到文本空間（576維），實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)對齊。

（二）上下文格式設(shè)計(jì)

為兼容Qwen3原有結(jié)構(gòu)，圖像特征以如下格式插入上下文：

```

<|im_start|>user

<vision_start><row_1_col_1><|image_pad|>（圖像）<|image_pad|><vision_start>

（用戶提問）

<|im_end|>

<|im_start|>assistant

<think></think>

（回答）

<|im_end|>

```

該格式保留了Qwen3的函數(shù)調(diào)用與推理能力，同時(shí)支持圖像輸入。

（三）中文優(yōu)化策略

• 中文適配器：在文本模塊中加入輕量級(jí)中文語義增強(qiáng)模塊，提升對漢字、成語、文化語境的理解。
• 中文數(shù)據(jù)增強(qiáng)：使用同義詞替換、漢字重疊度計(jì)算等方式增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升泛化能力。
• 場景化數(shù)據(jù)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)涵蓋街景、書法、商品廣告等中文場景，增強(qiáng)實(shí)用性。

（四）訓(xùn)練與微調(diào)策略

• 兩階段訓(xùn)練：

1. 圖文對齊預(yù)訓(xùn)練；

2. 中文場景微調(diào)（含14%純文本數(shù)據(jù)保留語言能力）。

• 漸進(jìn)式解凍：先訓(xùn)練融合層，再逐步解凍適配器，最后微調(diào)少量語言模型層，降低訓(xùn)練成本。

（五）推理與部署優(yōu)化

• 支持**INT4量化，模型體積壓縮至700MB，適配移動(dòng)端；
• 可導(dǎo)出為**ONNX格式，在安卓端實(shí)現(xiàn)320ms響應(yīng)的商品圖像描述。

二、主要功能  

（一）看圖問答

Qwen3 - SmVL具備強(qiáng)大的看圖問答能力，能夠精準(zhǔn)應(yīng)對各種中文開放問答需求。無論是詢問“圖中文字寫了什么？”這類對圖像文字信息提取的簡單問題，還是如“這張圖諷刺了什么？”這類需要深入理解圖像內(nèi)涵和社會(huì)現(xiàn)象的復(fù)雜問題，模型都能基于圖像內(nèi)容給出準(zhǔn)確且有針對性的回答。

（二）OCR與結(jié)構(gòu)化輸出

在光學(xué)字符識(shí)別（OCR）及輸出結(jié)構(gòu)化信息方面，Qwen3 - SmVL表現(xiàn)出色。它不僅能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的文字內(nèi)容，還能將這些文字以特定的結(jié)構(gòu)化格式輸出，如Markdown表格和LaTeX數(shù)學(xué)公式。這一功能在試卷拍照解析等場景中具有極高的實(shí)用價(jià)值。

（三）多圖與多輪對話

Qwen3 - SmVL支持在同一上下文環(huán)境中插入多張圖像，并實(shí)現(xiàn)跨圖指代的多輪對話。用戶可以在對話過程中依次展示多張相關(guān)圖像，并提出諸如“上一張圖里的價(jià)格是多少？”這樣的問題。模型能夠精準(zhǔn)定位到指定的圖像，并結(jié)合之前的對話內(nèi)容進(jìn)行準(zhǔn)確回答。

（四）函數(shù)調(diào)用與Agent流程實(shí)現(xiàn)

繼承了Qwen3的MCP協(xié)議，Qwen3 - SmVL具備強(qiáng)大的函數(shù)調(diào)用和Agent流程實(shí)現(xiàn)能力。它可以結(jié)合外部工具鏈，完成一系列復(fù)雜的任務(wù)。例如，當(dāng)用戶提供一張圖像時(shí)，模型可以先對圖像進(jìn)行分析，然后調(diào)用搜索引擎獲取相關(guān)的背景信息，最后根據(jù)這些信息生成一份詳細(xì)的報(bào)告。這種智能的工作流程，使得模型不僅僅是一個(gè)簡單的問答工具，而是能夠像一個(gè)智能助手一樣，為用戶提供全方位、深層次的服務(wù)。

三、應(yīng)用場景  

（一）端側(cè)教育  

Qwen3 - SmVL在端側(cè)教育領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢。學(xué)生可以使用Pad進(jìn)行拍照搜題，無需依賴網(wǎng)絡(luò)連接，因?yàn)樵撃Ｐ蛢H需本地1 GB顯存即可運(yùn)行。當(dāng)學(xué)生遇到不會(huì)的題目時(shí)，只需用Pad拍下題目，Qwen3 - SmVL就能快速識(shí)別題目內(nèi)容，并給出詳細(xì)的解答思路和答案

（二）智能零售  

Qwen3 - SmVL為智能零售帶來了新的解決方案。通過對商超價(jià)簽進(jìn)行拍照，模型能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別價(jià)格信息，并將其與庫存管理系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的庫存更新。這大大降低了云端成本，因?yàn)椴恍枰獙⒋罅康膱D像數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行處理。同時(shí)，提高了庫存管理的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，避免了因庫存信息不準(zhǔn)確而導(dǎo)致的銷售損失。

比如，當(dāng)商品價(jià)格發(fā)生變化時(shí)，員工只需拍攝新的價(jià)簽，Qwen3 - SmVL就能自動(dòng)更新系統(tǒng)中的價(jià)格和庫存信息，確保顧客能夠獲得準(zhǔn)確的商品價(jià)格和庫存情況。

（三）工業(yè)巡檢  

Qwen3 - SmVL在工業(yè)巡檢領(lǐng)域具有獨(dú)特的優(yōu)勢。無人機(jī)可以搭載該模型進(jìn)行拍照巡檢，在本地完成缺陷檢測。模型能夠?qū)ε臄z的圖像進(jìn)行快速分析，識(shí)別出設(shè)備中的缺陷和異常情況，并生成詳細(xì)的維修清單。這種方式不僅提高了巡檢的效率和準(zhǔn)確性，還保障了數(shù)據(jù)隱私，因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)不需要上傳到云端，避免了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

例如，在大型工廠的設(shè)備巡檢中，無人機(jī)可以快速飛過各個(gè)設(shè)備，Qwen3 - SmVL實(shí)時(shí)分析圖像，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的問題，為設(shè)備維修提供有力的支持。

（四）移動(dòng)辦公  

Qwen3 - SmVL為移動(dòng)辦公帶來了便利。用戶可以使用手機(jī)掃描合同，模型能夠自動(dòng)提取合同中的關(guān)鍵信息，如條款、金額、日期等，并生成摘要。這大大提升了外勤人員的工作效率，使他們能夠在外出時(shí)快速處理合同和文檔。

例如，銷售人員在與客戶簽訂合同后，只需用手機(jī)掃描合同，Qwen3 - SmVL就能迅速提取關(guān)鍵信息，生成摘要發(fā)送給上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)，方便領(lǐng)導(dǎo)及時(shí)了解合同情況，做出決策。同時(shí)，這種方式也減少了人工輸入的錯(cuò)誤，提高了信息處理的準(zhǔn)確性。 

四、快速使用

目前，Qwen3-SmVL 并未提供直接可用的預(yù)訓(xùn)練模型供用戶下載，需要用戶自行進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練。不過，Qwen3-SmVL 的相關(guān)代碼和數(shù)據(jù)集已經(jīng)開源，用戶可以參考其提供的 GitHub 倉庫（??https://github.com/ShaohonChen/Qwen3-SmVL??），在合適的硬件環(huán)境下（如沐曦 C500 或 Nvidia 40G 以上顯卡）進(jìn)行訓(xùn)練。以下是快速上手的步驟：

1. 克隆代碼倉庫

打開終端，運(yùn)行以下命令，將 Qwen3-SmVL 的代碼倉庫克隆到本地：

git clone https://github.com/ShaohonChen/Qwen3-SmVL.git
cd Qwen3-SmVL

2. 安裝依賴

在項(xiàng)目根目錄下運(yùn)行以下命令，安裝所需的 Python 依賴：

pip install -r requirements.txt

3. 下載數(shù)據(jù)集

使用項(xiàng)目提供的腳本下載訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。運(yùn)行以下命令：

bash download_resource.sh

該腳本會(huì)自動(dòng)從 Hugging Face 或 ModelScope 下載所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

4. 配置訓(xùn)練環(huán)境

確保你的硬件環(huán)境滿足要求（推薦使用沐曦 C500 或 Nvidia 40G 以上顯卡）。根據(jù)你的硬件配置，修改訓(xùn)練配置文件（如 `train.yaml`）中的參數(shù)，例如顯存大小、批處理大小等。

5. 開始訓(xùn)練

根據(jù)你的需求選擇訓(xùn)練模式。例如，使用單 GPU 訓(xùn)練可以運(yùn)行以下命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py ./train.yaml

如果你有多個(gè) GPU，可以使用 `accelerate` 工具進(jìn)行分布式訓(xùn)練。例如，使用 8 張 GPU：

accelerate launch --num_processes 8 train.py ./train.yaml

五、結(jié)語  

從36 T token預(yù)訓(xùn)練的Qwen3，到0.09 B視覺編碼器的SmolVLM2，再到社區(qū)驅(qū)動(dòng)的Qwen3-SmVL，我們看到開源協(xié)作正把“大”模型做得“更小、更快、更懂中文”。如果你正在尋找一款可離線、可商用、1 GB顯存即可跑的中文多模態(tài)大模型，Qwen3-SmVL值得立刻嘗試。更多資料請查看：

? GitHub源碼與權(quán)重：??https://github.com/ShaohonChen/Qwen3-SmVL ??

? SwanLab訓(xùn)練看板：??https://swanlab.cn/@ShaohonChen/Qwen3-SmVL/overview ??

? 沐曦AI芯片文檔：??https://www.metax-tech.com ??

? Qwen3官方技術(shù)報(bào)告：???http://139.9.1.231/index.php/2025/05/17/qwen3-technical-report/??