英特尔酷睿Ultra平台实现Qwen3-VL系列模型Day 0部署 开启端侧多模态AI新纪元

英特尔酷睿Ultra平台实现Qwen3-VL系列模型Day 0部署 开启端侧多模态AI新纪元

【免费下载链接】Qwen3-VL-4B-Instruct 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Qwen3-VL-4B-Instruct

今日，在阿里通义正式发布Qwen3-VL系列新成员Qwen3-VL-4B与Qwen3-VL-8B之际，英特尔同步宣布完成酷睿Ultra平台对该系列模型的即时适配。这一"零日响应"延续了十天前Qwen3基础模型的快速部署纪录，再次彰显英特尔在加速AI技术落地与构建开放模型生态方面的战略执行力。

作为新一代多模态大模型，Qwen3-VL系列在保持文本生成、视觉推理、长上下文理解、动态视频分析及智能体交互等核心能力基础上，通过轻量化参数设计实现突破性优化。在英特尔酷睿Ultra平台的加持下，该模型可实现高效本地部署，为复杂图像解析、视频内容理解及智能交互应用带来显著的性能提升与体验革新。

为充分释放端侧AI算力潜能，英特尔针对Qwen3-VL-4B模型创新采用CPU、GPU与NPU的混合部署架构，通过XPU异构计算优势重构模型运行链路。技术团队将视觉语言模型的复杂负载进行精细化拆分，把核心计算任务优先调度至专用NPU处理，最终实现三大技术突破：系统能效比提升40%，CPU占用率显著降低；混合部署场景下模型吞吐量达22.7 tokens/秒；跨硬件协同能力确保AI交互的无缝流畅。

如上图所示，该标志象征着数据产业领域的专业媒体视角。这一技术合作成果通过专业媒体平台的传播，将帮助开发者群体及时了解端侧AI部署的最新技术路径，为多模态模型的产业化应用提供重要参考。

快速部署指南

环境配置流程

开发者可通过以下命令完成Python环境搭建：

python -m venv py_venv
./py_venv/Scripts/activate.bat
pip uninstall -y optimum transformers optimum-intel
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install git+https://github.com/openvino-dev-samples/optimum.git@qwen3vl
pip install git+https://github.com/openvino-dev-samples/transformers.git@qwen3vl
pip install git+https://github.com/openvino-dev-samples/optimum-intel.git@qwen3vl
pip install --pre -U openvino --extra-index-url https://storage.openvinotoolkit.org/simple/wheels/nightly

环境验证配置：

• 硬件平台：英特尔®酷睿™ Ultra 7 258V处理器
• 图形驱动：32.0.101.6733版本
• 系统内存：32GB DDR5
• 操作系统：Windows 11 24H2 (26100.4061)
• 加速框架：OpenVINO™ 2025.3.0

模型转换与优化

部署前需将PyTorch模型转换为OpenVINO IR静态图格式，通过Optimum-cli工具可实现一键量化压缩：

optimum-cli export openvino \
  --model Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct \
  --trust-remote-code \
  --weight-format int4 \
  --task image-text-to-text \
  Qwen3-VL-4B-Instruct-ov

关键量化参数说明：

• --model：指定HuggingFace模型ID或本地路径（国内用户推荐通过ModelScope平台获取模型权重）
• --weight-format：支持fp32/fp16/int8/int4等多种精度，其中int4系列包含对称/非对称量化选项
• --group-size：量化参数共享的通道数量配置
• --ratio：混合精度控制参数（如0.6表示60%权重采用int4精度）
• --sym：对称量化开关

部署代码示例

Optimum-intel库已针对Qwen3-VL系列重构推理管线，开发者只需将原版代码中的Qwen3VLForConditionalGeneration替换为OVModelForVisualCausalLM即可启用OpenVINO加速：

from transformers import AutoProcessor
from optimum.intel import OVModelForVisualCausalLM

# 自动检测并加载模型至最佳计算设备
model = OVModelForVisualCausalLM.from_pretrained("Qwen3-VL-4B-Instruct-ov", device="GPU")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen3-VL-4B-Instruct-ov")

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."},
    ],
  }
]

# 推理准备
inputs = processor.apply_chat_template(
  messages,
  tokenize=True,
  add_generation_prompt=True,
  return_dict=True,
  return_tensors="pt"
)

# 生成推理结果
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
  out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
  generated_ids_trimmed,
  skip_special_tokens=True,
  clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)

性能测试数据显示，在搭载酷睿Ultra 7 258V处理器的平台上，采用OpenVINO 2025.4.0开发版框架，Qwen3-VL-4B模型在NF4混合精度设置下实现22.7 tokens/秒的吞吐量（测试条件：1024 tokens输入长度，三次预热测试取平均值）。这一成果标志着端侧设备已具备运行复杂多模态模型的能力，为AI应用从云端向边缘端迁移提供关键技术支撑。随着模型优化技术与硬件算力的持续进步，本地部署的多模态AI将在智能办公、创意设计、教育娱乐等领域催生更多创新应用场景。

【免费下载链接】Qwen3-VL-4B-Instruct 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Qwen3-VL-4B-Instruct