阿里通義王炸Qwen3-VL開源：235B參數秒殺GPT-4V，32種語言OCR+萬物識別！
隨著人工智能技術的飛速發展，多模態模型逐漸成為研究和應用的熱點。Qwen3-VL作為阿里云通義千問團隊推出的最新一代視覺語言模型，憑借其卓越的視覺理解、空間感知和長上下文處理能力，為多模態交互帶來了全新的可能性。
一、項目概述
Qwen3-VL是阿里云通義千問團隊發布的多模態視覺語言模型系列，旨在通過強大的視覺和語言處理能力，實現更自然、更智能的人機交互。該模型系列具備卓越的視覺交互能力、純文本處理能力、視覺編程能力、空間感知與推理能力、長上下文與長視頻理解能力、多模態推理與思考能力、全面升級的視覺感知與識別能力以及多語言OCR與復雜場景識別能力。
二、核心功能
（一）視覺交互與任務執行
Qwen3-VL能夠操作電腦和手機界面，識別圖形用戶界面（GUI）元素，理解按鈕功能，調用工具并執行任務。在OS World等基準測試中表現卓越，通過工具調用顯著提升細粒度感知任務的表現。
（二）強大的純文本處理能力
從預訓練初期開始，Qwen3-VL融合文本與視覺模態的協同訓練，持續強化文本處理能力。純文本任務表現與Qwen3-235B-A22B-2507純文本旗艦模型相當。
（三）視覺編程能力
Qwen3-VL支持根據圖像或視頻生成代碼，能夠將設計圖轉化為網頁代碼，幫助開發者快速實現前端開發。
（四）空間感知與推理
2D定位從絕對坐標升級為相對坐標，支持判斷物體方位、視角變化和遮擋關系，能實現3D定位。
（五）長上下文與長視頻理解
全系列模型原生支持256K token的上下文長度，可擴展至100萬token。模型能完整輸入、全程記憶、精準檢索，支持視頻精確定位到秒級別。
（六）多模態推理與思考
Thinking版本重點優化STEM和數學推理能力。面對專業學科問題，模型能捕捉細節、分析因果，給出有邏輯、有依據的答案。
（七）全面升級的視覺感知與識別
Qwen3-VL能識別更豐富的對象類別，從名人、動漫角色、商品、地標到動植物等，滿足日常生活和專業領域的“萬物識別”需求。
（八）多語言OCR與復雜場景識別
OCR支持的語言種類從10種擴展到32種，覆蓋更多國家和地區。在復雜光線、模糊、傾斜等實拍場景下表現穩定，對生僻字、古籍字、專業術語的識別準確率顯著提升，超長文檔理解和精細結構還原能力進一步增強。
圖片
三、技術揭秘
（一）多模態融合
Qwen3-VL結合視覺（圖像、視頻）和語言（文本）模態，通過混合模態預訓練，實現視覺和語言的深度融合。
（二）架構設計
基于原生動態分辨率設計，結合MRoPE-Interleave技術，交錯分布時間、高度和寬度信息，提升對長視頻的理解能力。引入DeepStack技術，融合ViT多層次特征，提升視覺細節捕捉能力和圖文對齊精度。
（三）視覺特征token化
將ViT不同層的視覺特征進行token化，保留從底層到高層的豐富視覺信息，提升視覺理解能力。
（四）時間戳對齊機制
基于“時間戳-視頻幀”交錯輸入形式，實現幀級別的時間信息與視覺內容的細粒度對齊，提升視頻語義感知和時間定位精度。
四、性能表現
（一）視覺任務性能
Qwen3-VL在視覺任務中表現出色，尤其在圖像描述和視覺問答任務中。例如，在圖像描述任務中，其準確率高達91.2%，超越了GPT-4V的85.7%。
（二）純文本任務性能
在純文本任務中，Qwen3-VL的表現與Qwen3-235B-A22B-2507純文本旗艦模型相當。這表明Qwen3-VL在文本生成、文本理解等任務上具備強大的能力。無論是生成連貫的文本內容，還是理解復雜的文本語義，Qwen3-VL都能提供高質量的輸出。
（三）多模態任務性能
在多模態任務中，Qwen3-VL展現了強大的推理和理解能力。例如，在視頻理解任務中，模型能夠處理長達數小時的視頻，并進行精準的語義理解和時間定位。Qwen3-VL能夠理解視頻中的復雜場景和事件，并生成準確的描述和總結。
（四）長上下文與長視頻理解性能
Qwen3-VL全系列模型原生支持256K token的上下文長度，可擴展至100萬token。這使得模型能夠處理超長文本和長視頻內容，而不會出現信息丟失或理解不準確的問題。在長視頻理解任務中，Qwen3-VL能夠完整輸入、全程記憶、精準檢索，支持視頻精確定位到秒級別。
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五、應用場景
（一）自動化辦公與任務執行
Qwen3-VL能夠操作電腦和手機界面，自動完成各種任務，極大地提高了辦公效率。例如，它可以識別圖形用戶界面（GUI）元素，理解按鈕功能，調用工具并執行任務。在自動化辦公場景中，Qwen3-VL可以自動打開應用程序、填寫表單、發送郵件等，減少人工操作的繁瑣步驟。
（二）視覺編程輔助
Qwen3-VL支持根據圖像或視頻生成代碼，這為開發者提供了強大的編程輔助功能。例如，它可以將設計圖直接轉化為網頁代碼，幫助開發者快速實現前端開發。這種能力不僅節省了開發時間，還提高了代碼的質量和一致性。
（三）教育與學習輔導
在教育領域，Qwen3-VL能夠為學生提供詳細的解題思路和答案，輔助學習。它在STEM學科問題解答上表現出色，能夠捕捉問題的細節，進行因果分析，并給出有邏輯、有依據的答案。此外，Qwen3-VL還可以通過圖像和視頻輔助教學，使學習過程更加生動和直觀。
（四）創意內容生成
Qwen3-VL可以根據圖像或視頻內容生成文案、故事等，為創作者提供靈感和素材，助力創意寫作。例如，它可以為廣告公司生成創意文案，為小說家提供故事大綱，為視頻創作者生成腳本等。這種能力不僅激發了創作者的靈感，還提高了內容創作的效率。
（五）復雜文檔處理
Qwen3-VL能夠解析長文檔和多頁文件，提取關鍵信息，方便用戶快速獲取所需內容。它支持多語言OCR和復雜場景識別，能夠處理生僻字、古籍字、專業術語等，對超長文檔的理解和精細結構還原能力進一步增強。這使得Qwen3-VL在法律、金融、科研等領域具有重要的應用價值。
（六）視頻內容理解與分析
Qwen3-VL在視頻理解方面表現出色，能夠處理長達數小時的視頻，并進行精準的語義理解和時間定位。它可以用于視頻內容的自動標注、視頻摘要生成、視頻問答等場景。例如，在視頻監控領域，Qwen3-VL可以實時分析監控視頻，識別異常行為并發出警報。
（七）多語言文檔處理
Qwen3-VL支持32種語言的OCR識別，覆蓋更多國家和地區。這使得它在跨國企業、國際組織等場景中具有廣泛的應用價值。例如，它可以用于多語言文檔的翻譯、內容提取和信息檢索，幫助用戶快速處理和理解不同語言的文檔。
六、快速使用
（一）安裝依賴
執行下面命令、安裝相關依賴
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
# pip install transformers==4.57.0 # currently, V4.57.0 is not released（二）推理示例
以下是基于transformers 推理的代碼示例：
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor
# default: Load the model on the available device(s)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
"Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct", dtype="auto", device_map="auto"
)
# We recommend enabling flash_attention_2 for better acceleration and memory saving, especially in multi-image and video scenarios.
# model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
# "Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct",
# dtype=torch.bfloat16,
# attn_implementatinotallow="flash_attention_2",
# device_map="auto",
# )
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg",
},
{"type": "text", "text": "Describe this image."},
],
}
]
# Preparation for inference
inputs = processor.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt"
)
inputs = inputs.to(model.device)
# Inference: Generation of the output
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)七、結語
Qwen3-VL作為阿里云通義千問團隊推出的多模態視覺語言模型，憑借其卓越的性能和廣泛的應用場景，為人工智能領域帶來了新的突破。無論是視覺交互、純文本處理，還是多模態推理，Qwen3-VL都展現出了強大的能力。未來，隨著技術的不斷發展，Qwen3-VL有望在更多領域發揮更大的作用。
項目地址
項目官網：https://qwen.ai/blog?id=99f0335c4ad9ff6153e517418d48535ab6d8afef&from=research.latest-advancements-list
GitHub倉庫：https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL
Hugging Face模型庫：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-vl-68d2a7c1b8a8afce4ebd2dbe
