阿里通义千问开源Qwen3-VL视觉理解模型，4B/8B双版本实现多模态突破

阿里通义千问团队于本周正式开源Qwen3-VL系列视觉理解模型，推出4B（40亿参数）和8B（80亿参数）两个版本。该系列采用密集（Dense）架构设计，显存占用显著降低，同时完整保留Qwen3-VL全量能力项，每个尺寸均提供Instruct（指令调优）和Thinking（思维链）双版本。

技术性能方面，Qwen3-VL-8B在STEM学科问答、视觉问答（VQA）、光学字符识别（OCR）、视频理解及智能体任务等权威测评中表现突出，综合性能超越Gemini 2.5 Flash Lite与GPT-5 Nano等竞品，部分指标接近上一代720亿参数超大模型Qwen2.5-VL-72B。4B版本则展现出更优的端侧部署性价比，尤其适合手机、机器人等需要实时AI视觉理解的智能终端。

团队通过架构创新解决了小模型领域的”跷跷板效应”难题——传统方法中提升视觉能力往往导致文本性能下降。新技术实现了视觉精准度与文本稳健性的协同突破，使模型在保持自然语言理解能力的同时，显著增强多模态感知能力。通义千问大模型负责人林俊旸特别指出，该系列在小参数量下展现的空间智能特性，将为具身智能（embodied AI）发展提供重要技术支持。

目前，模型开源版本已同步上线魔搭社区和Hugging Face平台，并提供FP8量化版本以适配不同硬件环境。此次发布标志着国产视觉语言模型在小型化技术路线上的重要突破，为产业端AI应用提供了更灵活的部署选择。