通义千问开源视觉语言模型Qwen3-VL发布：轻量高效，视觉文本双优
10月15日，阿里通义宣布推出Qwen3-VL系列的两款开源新模型：基于Dense架构的Qwen3-VL-8B与Qwen3-VL-4B正式上线。这两款模型采用密集型视觉理解设计，具备更低的显存占用，完整继承了Qwen3-VL全系列功能，每个参数规模均提供Instruct与Thinking两个版本，能够满足多样化的应用需求。
Qwen3-VL-8B在多项公开评测中表现亮眼，涵盖STEM科学、视觉问答、光学字符识别、视频理解及智能代理任务等多个领域。其性能不仅超越了Gemini 2.5 Flash Lite和GPT-5 Nano，甚至可与前代超大参数量模型Qwen2.5-VL-72B相媲美，展现出强大的综合能力。
Qwen3-VL-4B则聚焦于端侧部署场景，在保持高效视觉解析能力的同时，兼具运行效率与成本控制，拥有出色的性价比优势，适用于各类需要集成AI视觉能力的智能终端设备。
本次发布模型在技术上实现关键突破，有效解决了小规模模型普遍存在的“视觉与文本性能难以兼顾”问题。通过架构层面的创新和系统优化，新模型在增强多模态感知与视觉理解能力的同时，依然保持了强大的文本理解水平，真正实现了“视觉精准”与“文本稳健”的双重提升，让轻量级模型也具备全面的任务处理能力。
目前，两款模型均已开放下载，支持FP8量化版本，用户可通过主流开源平台获取使用。
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