阿里开源2个全新多模态理解大模型Qwen3-VL-4B和8B：主流评测结果超Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-5 Nano，面向多模态Agent和机器人应用打造

就在刚才，阿里云Qwen团队推出了两个多模态理解大模型Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8B，本次发布的模型是较小参数规模的模型，可以用于消费级硬件（手机/PC）等，且都是稠密架构。


本次开源的模型的核心亮点在于其全能力保留的同时大幅降低资源需求。Qwen3-VL-4B和8B各有Instruct（标准指令）和Thinking（推理优化）两种变体，专为高保真视觉理解和复杂推理设计。

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一、Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8B紧凑设计背后：提示小规模参数模型的多模态理解能力

多模态AI的快速发展，让我们从纯文本时代迈入图像、视频与语言融合的新纪元，但大型模型如Qwen2.5-VL-72B的资源饥渴问题始终如影随形。本次开源的Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8就是在保持能力提升的同时，大幅降低资源的消耗。

Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8B均为稠密架构模型，参数规模分别为40亿和80亿，区分推理版本和非推理版本，主要特点如下：

  • 将VRAM使用降低50%以上，4B模型最低仅需4G的显存，手机端可用；
  • 训练数据规模达到36万亿tokens！是Qwen2.5的两倍；
  • 覆盖119种语言和方言;
  • 面向多模态Agent、机器人应用、事件推理等优化。

本次开源的Qwen3-VL模型是效率与能力的权衡。以往，小模型在空间推理或多图像关联上得分徘徊在60%左右，而Qwen3-VL-4B和8B通过增强的视觉感知模块（如动态视频编码器），让性能跃升至85%以上。举个例子，开发者再也不用为机器人视觉导航纠结硬件限制——这些模型能以4B规模处理实时环境感知，显著提升响应速度达2-3倍。这不仅仅是技术迭代，更是让AI真正“接地气”的关键一步。

二、Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8B模型的评测性能优秀，比肩Gemini 2.5 Flash Lite和GPT-5 Nano

根据阿里官方的数据，Qwen3-VL-8B对标的应该是Google的Gemini 2.5 Flash Lite模型和GPT-5 Nano模型，二者均为Google和OpenAI最小参数规模的模型。多模态理解方面也是超过了这两个模型。

拿OCRBench（光学字符识别）来说，Qwen3-VL-8B斩获896分，超越Gemini 2.5 Flash Lite的813以及GPT-5 Nano的701；而在DocVQA（文档视觉问答）上，它以96.1%准确率领先GPT-5 Nano15.2个百分点。

此外，本次发布的Qwen3-VL-8B和4B版本虽然参数少很多，但是相比上一代72B规模的Qwen2.5-VL-72B毫不逊色。多个评测指标都是持平或者超过了前代72B版本。具体结果如下：


Qwen3-VL能力提示的主要原因是核心算法的通俗优化。

三、Qwen3-VL视觉推理与代理交互进步明显：为了多模态Agent系统打造

Qwen3-VL-4B和8B的最大升级在于其视觉推理与代理交互的深度融合。这些模型不只是“看图说话”，而是能像人类一样推断因果、规划行动。核心技术特点是增强的视频动态模块，能解析长达数分钟的序列，结合32K上下文长度（通过YaRN扩展至131K），实现无缝多模态对话。

1）、文档分析与OCR能力

以文档分析为例，Qwen3-VL-8B的OCR能力如激光般精准。它先扫描图像像素，提取结构化文本，再推理上下文——例如，从一张模糊发票中，不仅可以识别发票金额，还能自动分类税务类别。在医疗场景中，它能从X光片中推理异常位置，辅助医生诊断，潜在挽救宝贵时间。

2）、视频理解与事件推理

Qwen3-VL另一个亮点是视频理解与事件推理。模型的动态编码器可以捕捉帧间变化，然后进行事件推理。例如，在教育App中，用户上传一段教学视频，Qwen3-VL-4B-Thinking会总结出如下内容：“从0:15秒起，实验演示了化学反应，温度升至80°C，导致颜色变蓝。”

3）、机器人应用与空间智能

此外，本次开源的Qwen3-VL还有面向机器人的应用价值。主要是空间智能方面，特别适合机器人应用。Qwen3-VL系列通过嵌入式空间基准训练，能判断物体相对位置和交互潜力。譬如，在智能家居中，机器人扫描客厅，模型推理：“沙发左侧的杯子距离桌子30cm，可能倾倒风险高。”这重要性不言而喻——它让设备从盲动转向智能避险，降低事故率。开发者甚至可以用Qwen3-VL模型构建导航Agent，只需简单提示，即可实现实时路径规划。这个能力与此前阿里宣布已经在做AI机器人的方向完全一致！

4）、多图像故事讲述

最后，Qwen3-VL还支持多图像故事讲述，展示了多模态Agent交互的魅力。Qwen3-VL模型可以处理一系列照片，生成连贯叙事，如从旅行相册中编织“从机场到海滩的冒险”。在社交媒体工具中，这能自动配文等。这些特性并非孤立，而是通过Thinking模式激活的“深度思考”链路，确保输出逻辑严密。总之，Qwen3-VL让多模态从科幻变为日常工具。

四、Qwen3-VL总结

从本次阿里开源的Qwen3-VL模型我们可以看到一些明显的变化。首先是阿里的大模型训练能力提升很快，使用1/9参数规模的模型就能超越上一代模型的能力实在是很给力。其次，多模态理解大模型正在向Agent和机器人方向快速发展，模型能力的提升会极大促进相关领域的发展，值得关注。

关于Qwen3-VL模型更多信息如开源地址、在线演示地址、具体评测，参考DataLearnerAI的模型信息卡地址：

Qwen3-VL-4B Instruct：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/qwen3-vl-4b-instruct
Qwen3-VL-8B Instruct：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/qwen3-vl-8b-instruct
Qwen3-VL-4B Thinking：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/qwen3-vl-4b-thinking
Qwen3-VL-8B Thinking：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/qwen3-vl-8b-thinking

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