Alibaba logo

Qwen3 VL 4B Instruct

Мультимодальная
Alibaba

Qwen3 VL 4B Instruct — компактная мультимодальная модель от Alibaba (Qwen) с 4 млрд параметров, оптимизированная для выполнения инструкций с поддержкой изображений. Распространяется с открытыми весами по лицензии Apache 2.0.

Основные характеристики

Параметры
4.0B
Контекст
262.1K
Дата выпуска
22 сентября 2025 г.
Индекс
10.2

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели
Анонс
22 сентября 2025 г.
Последнее обновление
29 июля 2026 г.
Сегодня
27 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры
4.0B
Токены обучения
-
Граница знаний
-
Семейство
-
Возможности
МультимодальностьZeroEval

Ценообразование и доступность

Вход (за 1М токенов)
$0.10
Выход (за 1М токенов)
$0.60
Макс. входящих токенов
262.1K
Макс. исходящих токенов
-
Поддерживаемые возможности
Вызов функцийСтруктурированный выводВыполнение кодаПоиск в интернетеПакетная обработкаДообучение

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Общие знания

Тесты на общие знания и понимание
MMLU
• данные разработчика
77.2%

Мультимодальность

Работа с изображениями и визуальными данными
AI2D
ТЕСТ • данные разработчика
84.1%

Другие тесты

Специализированные бенчмарки
MM-MT-Bench
Многоходовая оценка мультимодальных инструктивных моделей судьёй LLM • данные разработчика
7.5%
DocVQAtest
Визуальные вопросы-ответы по изображениям документов • данные разработчика
95.0%
ScreenSpot
Определение элементов интерфейса GUI по инструкции на естественном языке • данные разработчика
94.0%
OCRBench
Комплексная оценка возможностей OCR в мультимодальных моделях • данные разработчика
88.0%
AIME 2025
• данные разработчика
46.6%
BFCL-v3
• данные разработчика
63.3%
BLINK
• данные разработчика
65.8%
CC-OCR
Общий • данные разработчика
76.2%
CharadesSTA
• данные разработчика
55.5%
CharXiv-D
DQ • данные разработчика
76.2%
CharXiv-R
RQ • данные разработчика
39.7%
ERQA
• данные разработчика
41.3%
Hallusion Bench
• данные разработчика
57.6%
HMMT25
• данные разработчика
30.7%
IFEval
• данные разработчика
82.3%
Include
• данные разработчика
61.4%
InfoVQAtest
• данные разработчика
80.3%
LiveBench 20241125
• данные разработчика
60.9%
LiveCodeBench v6
25.02-25.05 • данные разработчика
37.9%
LVBench
• данные разработчика
56.2%
MathVision
• данные разработчика
51.6%
MathVista-Mini
• данные разработчика
73.7%
MLVU-M
MCQ • данные разработчика
75.3%
MMBench-V1.1
en, V1.1 • данные разработчика
85.1%
MMLU-Pro
• данные разработчика
67.1%
MMLU-ProX
• данные разработчика
59.4%
MMLU-Redux
• данные разработчика
81.5%
MMMU-Pro
полный • данные разработчика
53.2%
MMMU (val)
AI • данные разработчика
67.4%
MMStar
• данные разработчика
69.8%
MuirBench
• данные разработчика
63.8%
MVBench
• данные разработчика
68.9%
OCRBench-V2 (en)
en/zh — используется значение en • данные разработчика
63.7%
OCRBench-V2 (zh)
zh • данные разработчика
57.6%
ODinW
13 • данные разработчика
48.2%
OSWorld
• данные разработчика
26.2%
PolyMATH
• данные разработчика
28.8%
RealWorldQA
• данные разработчика
70.9%
ScreenSpot Pro
• данные разработчика
59.5%
SimpleQA
VQA • данные разработчика
48.0%
SuperGPQA
• данные разработчика
40.3%
VideoMMMU
• данные разработчика
56.2%
WritingBench
• данные разработчика
82.5%

Лицензия и метаданные

Лицензия
open-source
Дата анонса
22 сентября 2025 г.
Последнее обновление
29 июля 2026 г.

Qwen3 VL 4B Instruct: плюсы и минусы

Плюсы

  • Большой контекст — 262K токенов
  • Дешёвый API — $0.10 за 1M входных токенов
  • Понимает изображения, не только текст
  • Открытые веса — можно запустить на своём сервере
  • Сильнее всего в тесте DocVQAtest — 95.0%

Минусы

  • Уступает новым моделям по сводному индексу (284-е место из 344)
  • Слабее в тесте MM-MT-Bench — 7.5%

Похожие модели

Все модели

Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.