Qwen3-VL-2B-Thinking
多模态大模型Qwen3-VL-2B-Thinking
模型参数（Parameters）
20.0
最高上下文长度（Context Length）
256K
是否支持中文
支持
推理能力（Reasoning）
模型基本信息
是否支持推理过程
支持
最高上下文输入长度
256K tokens
最长输出结果
32768 tokens
模型类型
多模态大模型
发布时间
2025-10-22
模型预文件大小
暂无数据
推理模式
思考模式（Thinking Mode）
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
接口速度（满分5分）
接口价格
暂无公开的 API 定价信息。
Qwen3-VL-2B-Thinking模型在各大评测榜单的评分
当前尚无可展示的评测数据。
发布机构
阿里巴巴
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Qwen3-VL-2B-Thinking模型解读
模型简介与定位
Qwen3-VL-2B-Thinking 是 Qwen3-VL 系列的轻量级推理增强版本，由阿里巴巴 Qwen 团队发布。该模型在 2B 参数体量下，通过强化链式思维（Chain-of-Thought, CoT）与视觉-文本推理能力，实现多模态输入下的逻辑、时序与空间理解。
架构与技术规格
模型采用稠密结构（Dense），参数规模约 20 亿，具备原生 256K 上下文，可扩展至 1M。引入 Interleaved-MRoPE（多维旋转位置编码）与 DeepStack 层级融合结构，用于对齐多帧视频与长文本的时间序列。其 Thinking 版本在训练阶段额外使用强化推理标注数据集，优化视觉与语言间的因果与条件关系推断。
核心能力与模态支持
支持图像、视频、文本输入及文本输出，擅长长时视频推理、视觉链式推理、多轮多模态问答、STEM 场景因果判断等任务。通过多步思维路径生成，显著提升了在复杂视觉-逻辑任务下的稳定性。
性能与评测
根据官方模型卡，Thinking 版本在视觉 QA、时序推理与文档跨页理解等基准中较 Instruct 模型有更高的准确率。官方未公开具体数值，本条仅摘录结构性信息。
访问与许可
模型已在 Hugging Face 发布，许可为 Apache-2.0；源代码位于 Qwen3-VL 官方仓库，可通过 Transformers 推理接口直接加载使用。
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