Qwen3-VL多模态大模型：阿里云最强视觉语言AI，支持图像视频文本融合理解

Qwen3-VL：阿里云通义千问团队打造的最强多模态大模型系列

你是否曾经为传统AI模型在视觉理解、文本生成和跨模态推理方面的局限性而困扰？Qwen3-VL的出现，旨在彻底解决这个问题。它是阿里云通义千问团队开发的多模态大语言模型系列，可以帮助开发者和研究人员实现图像、视频与文本的无缝融合理解与生成。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
Qwen3-VL项目stars数：14842
Qwen3-VL项目forks数：1142

Qwen3-VL项目目录截图

Qwen3-VL项目核心亮点

🌟 极致多模态能力：全面升级的视觉感知与推理能力，支持图像、视频、文档等多种模态输入，在文本理解与生成方面媲美纯文本大模型。
🎯 强大的视觉代理功能：能够操作PC/移动端GUI界面，识别界面元素、理解功能、调用工具并完成任务执行。
🔒 先进的架构设计：采用Interleaved-MRoPE位置编码和DeepStack多级特征融合技术，显著提升长视频推理和细粒度细节捕捉能力。
🧩 灵活的可扩展性：提供从边缘到云的密集和MoE两种架构，支持Instruct和Thinking推理增强版本，满足不同部署需求。

Qwen3-VL项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Qwen3-VL：

1. 安装依赖：

   pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
   pip install qwen-vl-utils==0.0.14

2. 运行第一个示例：

   from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessormodel = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
   "Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct", dtype="auto", 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."},
   ],
   }
   ]

3. 查看生成结果：

   inputs = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt")
   generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
   output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True)
   print(output_text)

Qwen3-VL项目应用场景

场景一：智能文档解析：企业可以使用Qwen3-VL自动识别和解析各类文档，包括发票、合同、报告等，提取关键信息并生成结构化数据。
场景二：视频内容理解：内容平台可以利用其强大的长视频理解能力，对小时级别的视频进行秒级索引和内容分析，实现智能视频检索和摘要生成。
场景三：视觉编程助手：开发者可以通过上传界面截图，让模型自动生成Draw.io图表、HTML/CSS/JS代码，大幅提升开发效率。
用户案例：目前，阿里云内部多个产品线、以及众多科研机构和企业在使用 Qwen3-VL 来改善其多模态AI应用的工作流。

Qwen3-VL项目链接

QwenLM / Qwen3-VL项目地址：https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL

本文地址：https://www.tgoos.com/17794