通义千问Qwen3-VL家族再添新成员 2B/32B模型实现全场景视觉语言能力覆盖
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking-FP8 10月22日，阿里巴巴集团旗下人工智能实验室通义千问团队正式对外宣布，其Qwen3-VL视觉语言大模型家族迎来重要更新，新增2B（20亿参数）和32B（320亿参数）两款密集型（Dense）模型。此次扩展使得Qwen3-VL模型体系从轻量级部署到高性能计算场景形成完整覆盖，全面满足不同行业对视觉语言理解技术的多样化需求。
据通义千问技术团队介绍，本次发布的两款新模型延续了Qwen3-VL家族的技术特色，每个模型均提供Instruct与Thinking双版本配置。其中Instruct版本针对实时对话与工具调用场景优化，具有响应速度快、系统稳定性高的特点；Thinking版本则强化了长链条逻辑推理与复杂视觉内容解析能力，能够实现"看图思考"的高阶认知功能，在处理专业性强、任务复杂度高的场景中表现尤为突出。
在核心性能测试中，Qwen3-VL-32B模型展现出惊人的参数效率优势。该模型在STEM学科问题解答、视觉问答（VQA）、光学字符识别（OCR）、视频内容理解以及智能代理任务等多个评测维度上，性能指标均超越GPT-5 mini和Claude 4 Sonnet。特别值得关注的是，仅使用320亿参数的Qwen3-VL-32B，在OSWorld（开放场景世界）评测基准中甚至击败了参数量高达2350亿的竞品模型，充分验证了其架构设计的先进性与训练效率的优越性。
与此同时，轻量级的Qwen3-VL-2B模型则在端侧部署领域实现突破。该模型通过极致的模型压缩与计算优化，能够在资源受限的边缘设备上流畅运行，为开发者提供了轻量化的实验工具与部署方案。从基础的图像识别、文本生成，到复杂的逻辑推理、创意内容创作，Qwen3-VL系列模型正通过"轻量级+高性能"的技术组合，重新定义计算机视觉与自然语言交叉领域的应用边界，让人工智能"看懂世界"的能力变得更加普惠、高效与智能。
截至目前，Qwen3-VL模型家族已形成完整的开源产品矩阵，包含2B、4B、8B、32B四款不同参数量级的密集型模型，以及30B-A3B、235B-A22B两款混合专家模型（MoE）。所有模型均同步提供Instruct与Thinking双版本，并针对生产环境需求推出FP8量化版本，累计24个模型权重文件已全部开放商用授权。开发者可通过魔搭社区（ModelScope）和Hugging Face平台免费获取这些模型资源，加速视觉语言技术在智能驾驶、工业质检、医疗影像、教育文娱等千行百业的创新应用落地。
此次Qwen3-VL家族的规模扩展，不仅丰富了视觉语言大模型的技术选择，更通过开源生态建设推动行业技术普惠。通义千问团队表示，未来将持续优化模型性能，拓展多模态理解能力边界，为人工智能技术的产业化应用提供更具性价比的技术底座，助力企业与开发者构建更智能、更高效的视觉语言交互系统。随着全尺寸模型矩阵的完善，Qwen3-VL正逐步成为连接视觉感知与语言理解的重要技术桥梁，推动人工智能从"能听会说"向"善看懂思"的高阶智能迈进。
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