酷睿Ultra平台首发支持Qwen3-VL轻量化模型，英特尔端侧AI生态再提速
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Qwen3-VL-4B-Instruct-bnb-4bit 近日，阿里通义实验室正式发布Qwen3-VL系列新模型——Qwen3-VL-4B与Qwen3-VL-8B。英特尔迅速响应，于发布当日完成两款模型在酷睿Ultra平台的深度适配，延续了此前Qwen3模型"Day 0支持"的高效协作模式，再次彰显其在端侧AI硬件优化与生态构建领域的领先地位。
此次推出的轻量化模型完整继承了Qwen3-VL系列的核心优势：包括多模态文本理解生成、视觉深度推理、超长上下文处理、动态视频分析及智能代理交互能力。得益于40亿/80亿参数量的轻量化设计，模型在酷睿Ultra平台实现了性能与效率的平衡，用户可通过文末参考代码体验iGPU环境下的流畅运行效果。
英特尔针对Qwen3-VL-4B模型创新采用CPU+GPU+NPU混合部署架构，通过XPU异构计算能力的深度挖掘，实现了三大突破：
- 能效双提升：NPU专项负载调度使CPU占用率显著降低，保障多任务并发处理
- 吞吐量跃升：混合部署场景下模型吞吐量达22.7 tokens/秒
- 交互零延迟：跨硬件协同计算带来无卡顿的实时AI响应 实测视频显示，在图像解析任务中，模型对NPU资源利用率超过85%，同时将CPU占用控制在15%以下，充分验证了架构优化的实际效果。
如上图所示，表格清晰呈现了Qwen3-VL-4B模型在不同计算单元、精度配置下的性能表现，其中XPU混合部署模式下22.7tps的吞吐量数据尤为亮眼。这一性能指标直观反映了英特尔异构计算架构对轻量化大模型的优化效果，为开发者评估端侧部署可行性提供了关键参考依据。
回顾双方近期合作成果，英特尔与阿里通义已构建起从模型优化到应用落地的完整生态链条： 在模型深度优化方面，Qwen3-VL MOE模型通过英特尔技术优化，实现28tps高吞吐量，使AI PC具备复杂视觉推理与多轮对话能力；Qwen3-Next-80B-A3B模型借助Gated DeltaNet算子的XPU原生支持，在32K上下文任务中达成23.43tps吞吐量，效率较前代提升10倍。在开发者生态建设层面，双方联合发起"端侧AI创新挑战赛"，加速Qwen模型在消费级设备的场景化落地。
为帮助开发者快速部署，英特尔提供了三步式实施指南：
环境配置阶段需先搭建Python虚拟环境，通过pip工具安装指定版本的PyTorch与OpenVINO套件，具体包括torch 2.6.0、openvino 2025.3.0等核心组件。推荐硬件配置为酷睿Ultra 7 258V处理器、32GB内存及32.0.101.6733版本iGPU驱动，操作系统建议采用Windows 11 24H2。
模型转换环节使用Optimum-cli工具将PyTorch模型转为OpenVINO IR格式，支持int4/int8等多种量化精度。开发者可通过--weight-format参数选择int4_sym_g128等量化方案，结合--group-size与--ratio参数微调压缩效果。国内用户可通过ModelScope社区获取模型资源，按官方指南完成本地化部署。
部署实施步骤中，Optimum-intel已重构模型Pipeline，只需将Qwen3VLForConditionalGeneration替换为OVModelForVisualCausalLM即可启用OpenVINO加速。典型部署代码包含模型加载、图像文本预处理、推理计算与结果解码四个环节，通过device参数可灵活指定运行设备，实现跨硬件平台的无缝迁移。
随着轻量化多模态模型与高能效硬件平台的深度融合，端侧AI正迎来体验革新。英特尔通过持续的架构创新与生态合作，不仅为用户带来实时响应的AI交互体验，更为开发者提供了从模型优化到应用落地的全栈支持。未来，随着NPU算力释放与模型压缩技术的进步，AI PC有望在移动办公、智能创作等场景实现更多突破性应用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
