Qwen3-VL: мощная мультизадачная модель с глубоким пониманием текста, изображения и видео
В мире искусственного интеллекта мы наблюдаем стремительное развитие мультимодальных моделей, объединяющих обработку текста и визуальной информации. Проект Qwen3-VL — это очередной шаг вперед, предлагающий систему нового поколения для глубокого понимания и генерации как текстового, так и визуального контента, включая видео. Я познакомился с этим проектом и готов поделиться ключевыми моментами.
Что такое Qwen3-VL
Qwen3-VL — последняя версия серии визуально-языковых моделей Qwen, заявленная как самая мощная в своем роде на сегодняшний день. Это мультимодальная языковая сеть, объединяющая глубокое понимание и генерацию текста, восприятие и анализ изображений, а также сложное понимание видео. Модель масштабируется от малых архитектур для edge-устройств до крупных мощных моделей для дата-центров, доступна в нескольких версиях — Dense (плотная) и MoE (смешанная, с экспертами), с возможностью настройки под задачи инструкций (Instruct) или мыслительного анализа (Thinking).
Основные возможности и улучшения
- Визуальный агент: умеет оперировать интерфейсами компьютеров и мобильных устройств, распознавая GUI-элементы, их функции, вызывая нужные инструменты и выполняя задачи.
- Визуальный кодинг: генерация кода для таких форматов, как Draw.io, HTML, CSS, JS на основе анализа изображений и видео.
- Продвинутая пространственная перцепция: определение расположения объектов в 2D и 3D пространстве, видовых точек, что актуально для роботов и приложений с дополненной реальностью.
- Обработка длинного контекста и видео: поддержка контекста до 256 тысяч токенов с перспективой расширения до миллиона, способность понимать книги и видео продолжительностью в часы с точной индексацией.
- Мультизадачное рассуждение: особенно хорошо справляется с логическими и причинно-следственными задачами в STEM и математике.
- Улучшенное визуальное распознавание: распознавание разноплановых объектов — знаменитостей, аниме-персонажей, товаров, достопримечательностей, флоры и фауны.
- Расширенный OCR: поддержка 32 языков, лучшее чтение при плохом освещении, размытости, наклоне, сложных и редких шрифтах.
- Понимание текста на уровне современных LLM: без потерь объединяет визуальные и текстовые данные.
Модель построена с новыми архитектурными наработками: Interleaved-MRoPE для позиционного кодирования в видео, DeepStack для более точного выравнивания изображения и текста, а также Timestamp Alignment для точной локализации событий в видео.
Задачи проекта
Основная задача — создание универсального инструмента, который:
- выступает помощником в понимании, генерации и анализе мультимедийного контента;
- решает задачи, связанные с автоматическим распознаванием объектов, текстов, структурой и смыслом документов, видеоанализом;
- управляет действиями через GUIs;
- помогает разработчикам автоматически создавать код на основании визуальных данных;
- поддерживает расширенные контексты и долгосрочную память для сложных сценариев.
Примеры применения
-
Интеллектуальные чат-боты с мультимодальными возможностями
Модель может принимать одновременно изображения, видео и текст, отвечать на вопросы, описывать, анализировать ситуации. -
Автоматическое чтение и парсинг документов
Разбор сканированных документов, извлечение ключевой информации и структуры с поддержкой многих языков. -
Видеоанализ и понимание
Определение содержания длительных видеороликов, локализация событий по времени, распознавание текста и объектов на кадрах. -
Управление устройствами через визуальные интерфейсы
Qwen3-VL как агент может понимать интерфейсы мобильных и ПК, управлять приложениями и действиями. -
Генерация кода по визуальному заданию
Помогает создавать веб-интерфейсы и диаграммы, исходя из анализа рисунков и видеоданных. -
3D-ориентированное позиционирование и робототехника
Определение 3D координат объектов применимо в роботах и системах дополненной реальности.
Технологический стек и интеграция
Qwen3-VL интегрируется с популярными фреймворками — Hugging Face Transformers и ModelScope, поддерживает API для быстрой интеграции в собственные сервисы. Для ускорения используется FlashAttention 2.0, есть готовые docker-образы, а также инструкции для деплоя на серверах с использованием vLLM и SGLang.
Заметна сильная разработческая поддержка — код открыт, ведется документация, уже есть наборы бейслайнов и кукбуков для распространенных сценариев.
Минимальный пример использования (Python)
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
"Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct",
device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"},
{"type": "text", "text": "Опиши это изображение."}
]
}
]
inputs = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
output_text = processor.batch_decode(
[out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)],
skip_special_tokens=True
)
print(output_text)
Вывод
Qwen3-VL — это комплексное, глубоко проработанное мультимодальное решение для обработки и генерации текста, изображений и видео с поддержкой больших контекстов. Если вы изучаете перспективные мультимодальные проекты, этот репозиторий стоит внимания как инструмент для решения прикладных задач в распознавании, взаимодействии с интерфейсами и научных исследованиях.
Проект открыт, развивается, с удобной интеграцией и реальными кейсами. Это одна из лучших моделей на сегодняшний день для тех, кто строит следующие поколения мультимодальных AI-систем.
Читайте также
