【值得收藏】低配设备也能跑!Qwen3-VL-2B模型部署全教程,小白也能变身AI开发者

前言

在开源多模态大模型领域Qwen3-VL系列可以说是行业的霸榜大哥大级别的存在~

最强、最大模型Qwen3-VL-325B模型的性能表现已经是在各类测评榜单中几乎霸榜,但是我们想自己来把玩一番,其部署硬件条件已经足够让人劝退了~

阿里团队也已经想到了这一点,这不就在前两天他们发布了一手机都能跑的VL模型:Qwen3-VL-2B,仅仅只有20亿的参数量,其定位就是让更多的移动设备或者低配置的电脑可以在本地运行起来~

模型介绍

这一次阿里上新的一系列小参数模型(2B、4B、32B),虽然说相比较于巨无霸大哥的235B的参数,但是根据官方统计: Qwen3-VL-32B在STEM、VQA、OCR、视频理解、代理任务上优于GPT-5 mini和Claude 4 Sonnet。

而且这个2B模型可在手机、树莓派等端侧部署,真正的模型能力落地呀,这一下多少的视觉处理相关的APP得睡不着了~

不仅如此,这一次发布的2B模型类型有三种:有Instruct、Thinking版,以FP8量化版~

  • • ⚡️ Instruct版本 响应快、执行稳,适合对话与工具调用;
  • • ⚡️ Thinking版本 强化长链推理与复杂视觉理解,能看图思考,可以应对高难任务
  • • ⚡️ FP8 量化版本针对硬件资源不足的情况可以用于超高效部署。

效果展示

  • • (1)模型对话:纯CPU模型运行,回应速度超级丝滑!
    图片
  • • (2)OCR内容提取
    这里我们输入一张网站首页图:

简单输入指令:提取里面的文字

输出结果:

DeepSeek OCR智能文档识别系统API 服务智能文档识别转换基于 DeepSeek-OCR 的强大AI模型将PDF文档和图像精准转换为Markdown格式极速处理AI智能多格式支持安全可靠智能识别极速处理99.5%识别准确率<30s平均处理时间10+支持格式24/7服务可用
  • • (3)图片内容理解
    输入一张图片让模型理解里面的内容,提问:里面有几张人脸

它可以准确地分情况回答出图中的元素理解问题~

模型介绍

这一次阿里上新的一系列小参数模型(2B、4B、32B),虽然说相比较于巨无霸大哥的235B的参数,但是根据官方统计: Qwen3-VL-32B在STEM、VQA、OCR、视频理解、代理任务上优于GPT-5 mini和Claude 4 Sonnet。

而且这个2B模型可在手机、树莓派等端侧部署,真正的模型能力落地呀,这一下多少的视觉处理相关的APP得睡不着了~

不仅如此,这一次发布得2B模型类型有三种:有Instruct、Thinking版,以FP8量化版~

  • • ⚡️ Instruct版本 响应快、执行稳,适合对话与工具调用;
  • • ⚡️ Thinking版本 强化长链推理与复杂视觉理解,能看图思考,可以应对高难任务
  • • ⚡️ FP8 量化版本针对硬件资源不足得情况可以用于超高效部署。

部署教程

既然效果这么好,我们这一次也把它给用起来,这一次就再也不用担心自己的机器配置不够了,只要你有CPU能正常跑WPS,都可以畅快地体验一把~

对于从来没有部署过模型的小白朋友来说,也完全不用担心,这次我们的安装和使用全是”点点点“,无脑下一步就可以~

这次我们用到的部署要用到的软件平台是:Ollama

下载最新版 Ollama: https://ollama.com/download

这一次Ollama团队的跟进速度相当快,Ollama 的引擎现在支持所有 Qwen 3 VL 模型本地化。 从最小的2B参数到 最大的235B 参数全部都可以轻松获取,但是要注意的是:

需要最新版本的 Ollama v0.12.7

如果你的不是最新版Ollama可以以下地址进行下载

Ollama下载地址:https://ollama.com/download

  • • (1)等待Ollama工具下载完成

安装包的大小基本是在1.1GB,下载的时候可能会久一些

下载完之后,就可以直接点击所下载的软件安装包,就跟安装普通程序一样盲目点击下一步就可以,直到出现了以下这个安装的进度条后,等待其渲染完成,就算是完全安装完成了~

  • • (2)打开软件,下载模型

直接双击打开软件,你会看到熟悉的聊天窗口,这个时候我们点击输入框中的右下角模型名称框,然后输入qwen3-vl:2b,列表中就会出现一个模型的下载标识,所以这个时候直接点击下载即可~

2B模型的大小基本是在1.8GB,只需要稍微等待个5分钟,就能完成模型的下载,只要下载完成,我们直接发送消息他是可以直接回复的~

最后

为什么要学AI大模型

当下,⼈⼯智能市场迎来了爆发期,并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能(AGI)为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略,为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会,⼈才缺⼝将达 400 万!

DeepSeek问世以来,生成式AI和大模型技术爆发式增长,让很多岗位重新成了炙手可热的新星,岗位薪资远超很多后端岗位,在程序员中稳居前列。

在这里插入图片描述

与此同时AI与各行各业深度融合,飞速发展,成为炙手可热的新风口,企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工,纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型,后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料,我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料,这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入,精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图,不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点,还能提供一条高效、有序的学习路径。

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但知道是一回事,做又是另一回事,初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性,在这基础上,找到高质量的学习资源,不浪费时间、不走弯路,又是重中之重。

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看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式,可以更直观地展示过程,能有效提升学习兴趣和理解力,是现在获取知识的重要途径

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光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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