Qwen3-VL - Macromodelos de lenguaje visual multimodal de código abierto AliCloud Tongyi Qianqian

Qué es Qwen3-VL

Qwen3-VL es un modelo de lenguaje visual multimodal de código abierto del equipo Tongyi Qianqian de AliCloud, con 235.000 millones de referencias y un archivo de modelo de unos 471 GB.Contiene una versión de instrucciones y una versión de pensamiento, y adopta el diseño intercalado MRope mejorado, DeepStack y otras tecnologías, que pueden utilizar eficazmente las características multinivel del transductor visual para mejorar las capacidades de comprensión de vídeo. En las pruebas comparativas de percepción visual, la versión de instrucción iguala o incluso supera a Gemini 2.5 Pro; la versión de pensamiento alcanza el nivel más avanzado en las pruebas comparativas de razonamiento multimodal. qwen3-VL es fácil de usar y, a través de la aplicacióntransformersLa biblioteca puede cargar el modelo, admite entrada de imágenes y texto, y puede generar salida de texto. Adopta el protocolo Apache 2.0, está totalmente disponible comercialmente y en el futuro se publicará una versión más reducida del modelo.

Características funcionales de Qwen3-VL

• Gran comprensión visualQwen3-VL es capaz de gestionar una gran variedad de tareas visuales, como la clasificación de imágenes, la detección de objetivos y la descripción de imágenes. Gracias al diseño intercalado MRope mejorado y a la tecnología DeepStack, las funciones multinivel del transformador de visión se utilizan de forma eficaz para mejorar el modelado espaciotemporal de imágenes y vídeos con el fin de lograr una comprensión más precisa del contenido visual.
• Excelente razonamiento multimodalEl modelo es puntero en las pruebas de razonamiento multimodal y es capaz de combinar información multimodal, como imágenes y texto, para realizar razonamientos complejos y tomar decisiones. Por ejemplo, dada una imagen y un fragmento de texto relacionado, Qwen3-VL puede entender con precisión la relación entre ambos y generar descripciones precisas o responder a preguntas relacionadas.
• Generación eficaz de textosQwen3-VL dispone de una potente capacidad de generación de texto, que puede generar descripciones de texto de alta calidad basadas en imágenes o vídeos de entrada, como la generación de descripciones detalladas de imágenes, guiones para vídeos, etc. Puede generar contenido de imagen relacionado con las indicaciones de texto, realizando la generación de texto a imagen.
• Arquitectura flexible del modeloQwen3-VL consta de varias variantes, como las versiones Command y Thinking, para satisfacer diferentes escenarios y necesidades de aplicación. La versión Command obtiene buenos resultados en pruebas de percepción visual, mientras que la versión Thinking es mejor en tareas de razonamiento multimodal. El modelo admite diversos tipos de datos y asignaciones de dispositivos, lo que facilita una configuración flexible en función de las necesidades reales de los usuarios.
• Código abierto y escalabilidadQwen3-VL es de código abierto utilizando el protocolo Apache 2.0 y es totalmente comercial, no requiere listas blancas. Todos los pesos se han publicado en Hugging Face para que los desarrolladores puedan descargarlos y utilizarlos. En el futuro se publicarán versiones de modelos más pequeños, como las de 2.000 millones y 7.000 millones de parámetros, para satisfacer a usuarios con diferentes requisitos de escala y rendimiento.

Principales ventajas de Qwen3-VL

Cuál es la página web oficial de Qwen3-VL

• Página web del proyecto:: https://qwen.ai/blog?id=99f0335c4ad9ff6153e517418d48535ab6d8afef&from=research.latest-advancements-list
• Repositorio Github:: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-vl-68d2a7c1b8a8afce4ebd2dbe

Personas a las que se destina Qwen3-VL

• Investigadores en inteligencia artificialQwen3-VL proporciona a los investigadores una potente plataforma de investigación multimodal que puede utilizarse para explorar áreas de vanguardia como la interacción visual-verbal y el razonamiento multimodal, y para avanzar en el desarrollo de la tecnología de IA.
• Desarrolladores e ingenierosEl modelo es de código abierto y está totalmente disponible comercialmente. Los desarrolladores pueden utilizar sus potentes funciones para desarrollar diversas aplicaciones multimodales, como la anotación inteligente de imágenes, la generación de contenidos de vídeo y los sistemas de diálogo multimodal, para satisfacer las necesidades de distintos sectores.
• Usuarios de empresas y negociosLas empresas pueden integrar Qwen3-VL en sus procesos de negocio para mejorar la eficacia y la calidad de la creación de contenidos, la atención al cliente, el análisis de datos, etc. Por ejemplo, para la generación automática de descripciones de productos, interacciones multimodales en la atención al cliente inteligente, etc.
• Educadores y estudiantesEn el ámbito educativo, Qwen3-VL puede utilizarse como herramienta didáctica para ayudar a los estudiantes a comprender mejor información visual y verbal compleja, y para estimular su interés y creatividad en la IA.
• creador de contenidosPara los creadores que necesiten generar contenido textual y visual de alta calidad, Qwen3-VL puede proporcionar inspiración creativa y soporte de generación de contenido, como la generación automática de artículos, guiones, descripciones de imágenes, etc., para mejorar la eficiencia creativa.