Alibaba logo

Qwen3 VL 8B Instruct

Мультимодальная
Alibaba

Qwen3-VL — крупная мультимодальная модель на 235B параметров, объединяющая зрение, язык и рассуждение для работы с текстом, изображениями и видео. Контекст — до 1 млн токенов. Она сильна в визуальном понимании, пространственных рассуждениях, анализе длинных видео и работе с инструментами. Умеет генерировать код по изображениям, выполнять 2D/3D-привязку объектов (grounding) и управлять интерфейсами как визуальный агент. Версия Instruct сопоставима с Gemini 2.5 Pro в бенчмарках восприятия, а версия Thinking лидирует в мультимодальных рассуждениях и STEM-задачах. Среди возможностей также многоязычный OCR; модель относится к открытым.

Основные характеристики

Параметры
9.0B
Контекст
131.1K
Дата выпуска
22 сентября 2025 г.
Индекс
13.4

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели
Анонс
22 сентября 2025 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.
Сегодня
25 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры
9.0B
Токены обучения
-
Граница знаний
-
Семейство
-
Возможности
МультимодальностьZeroEval

Ценообразование и доступность

Вход (за 1М токенов)
$0.08
Выход (за 1М токенов)
$0.50
Макс. входящих токенов
131.1K
Макс. исходящих токенов
32.8K
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
80.7%

Мультимодальность

Работа с изображениями и визуальными данными
AI2D
ТЕСТ • данные разработчика
85.7%

Другие тесты

Специализированные бенчмарки
AIME 2025
• данные разработчика
45.9%
BFCL-v3
• данные разработчика
66.3%
BLINK
• данные разработчика
69.1%
CC-OCR
Общий • данные разработчика
79.9%
CharadesSTA
• данные разработчика
56.0%
CharXiv-D
DQ • данные разработчика
83.0%
CharXiv-R
RQ • данные разработчика
46.4%
DocVQAtest
• данные разработчика
96.1%
ERQA
• данные разработчика
45.8%
Hallusion Bench
• данные разработчика
61.1%
HMMT25
• данные разработчика
32.5%
IFEval
• данные разработчика
83.7%
Include
• данные разработчика
67.0%
InfoVQAtest
• данные разработчика
83.1%
LiveBench 20241125
• данные разработчика
62.0%
LiveCodeBench v6
25.02-25.05 • данные разработчика
39.3%
LVBench
• данные разработчика
58.0%
MathVision
• данные разработчика
53.9%
MathVista-Mini
• данные разработчика
77.2%
MLVU-M
MCQ • данные разработчика
78.1%
MMBench-V1.1
en, V1.1 • данные разработчика
85.0%
MMLU-Pro
• данные разработчика
71.6%
MMLU-ProX
• данные разработчика
65.4%
MMLU-Redux
• данные разработчика
84.9%
MM-MT-Bench
• данные разработчика
7.7%
MMMU-Pro
полный • данные разработчика
55.9%
MMMU (val)
AI • данные разработчика
69.6%
MMStar
• данные разработчика
70.9%
MuirBench
• данные разработчика
64.4%
Multi-IF
• данные разработчика
75.1%
MVBench
• данные разработчика
68.7%
OCRBench
• данные разработчика
89.6%
OCRBench-V2 (en)
en/zh — используется значение en • данные разработчика
65.4%
OCRBench-V2 (zh)
zh • данные разработчика
61.2%
ODinW
13 • данные разработчика
44.7%
OSWorld
• данные разработчика
33.9%
PolyMATH
• данные разработчика
30.4%
RealWorldQA
• данные разработчика
71.5%
ScreenSpot
• данные разработчика
94.4%
ScreenSpot Pro
• данные разработчика
54.6%
SuperGPQA
• данные разработчика
44.5%
Video-MME
без sub • данные разработчика
71.4%
VideoMMMU
• данные разработчика
65.3%
WritingBench
• данные разработчика
83.1%

Лицензия и метаданные

Лицензия
apache_2_0
Дата анонса
22 сентября 2025 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.

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.