Comment accéder à la série Qwen3-VL pour construire un agent multimodal ?

Dans le domaine en évolution rapide de l’intelligence artificielle multimodale, les développeurs sont confrontés à des défis persistants : les modèles linguistiques traditionnels ont du mal à comprendre les informations visuelles, à raisonner dans l’espace, à interagir avec des interfaces du monde réel ou à traiter des contextes longs et complexes. Ces limites restreignent leur capacité à agir en tant qu’agents intelligents à part entière capables de perception et de prise de décision entre modalités.

Cet article présente Qwen3-VL, le modèle de vision-langage (VLM) le plus avancé d’Alibaba Cloud, conçu pour surmonter ces obstacles. En intégrant une compréhension améliorée du texte, un raisonnement visuel, une cognition spatiale et une interaction multimodale, Qwen3-VL permet aux systèmes IA de voir, comprendre, raisonner et agir.

Comparé à Qwen-VL ou Qwen2.5-VL, quelles améliorations apporte Qwen3-VL ?

Qwen3-VL représente le modèle de vision-langage (VLM) le plus avancé d’Alibaba Cloud. Il améliore les capacités de compréhension du texte, de perception visuelle, de raisonnement spatial et d’intelligence interactive, permettant à l’IA de voir, comprendre, raisonner et agir entre modalités : images, vidéos, texte et interfaces.

Problème	Limite des LLM traditionnels	Comment Qwen3-VL résout-il ce problème ?
1. Manque de compréhension visuelle	Les modèles textuels uniquement ne peuvent pas interpréter les images ou les vidéos.	Ajoute un encodeur Vision Transformer et des couches de fusion pour comprendre les scènes et détails visuels.
2. Pas de raisonnement spatial	Les LLM ne parviennent pas à raisonner sur les positions des objets, les occlusions ou les relations 3D.	Intègre un ancrage spatial 2D/3D et des modules de raisonnement spatial pour une intelligence incarnée.
3. Pas d’interaction avec le monde réel	Les modèles ne peuvent pas exploiter de logiciels ou d’interfaces GUI.	Introduit un Agent Visuel capable de reconnaître les boutons, de comprendre leurs fonctions et d’effectuer des opérations d’outils.
4. Limite de contexte courte	Les modèles standard ne peuvent pas traiter des documents longs ou des vidéos.	Prend en charge un contexte de 256K à 1M de tokens, permettant une restitution complète de textes longs et de vidéos de plusieurs heures.
5. Raisonnement multimodal faible	Les modèles ont du mal à connecter les données textuelles, mathématiques et visuelles.	Améliore le raisonnement logique et causal entre modalités (STEM, mathématiques, Q&R).
6. Couverture visuelle limitée	La reconnaissance est limitée aux objets courants.	Élargit la reconnaissance aux personnes, produits, monuments, flore, faune, anime, etc.
7. Performance OCR fragile	Échoue dans les cas de flou, d’inclinaison ou multilingues.	Étend l’OCR à 32 langues ; résistant au bruit, aux scripts rares et aux mises en page complexes.
8. Perte de qualité textuelle lors de la fusion multimodale	L’ajout de la vision affaiblit souvent les capacités textuelles.	Atteint une fusion sans perte : la compréhension du texte est égale à celle des LLM purs.

Vous pouvez utiliser directement Novita AI sur Hugging Face dans l’interface du site web pour commencer un essai gratuit et rapide !

Essayer les modèles maintenant !

Guide complet des modèles Qwen3-VL : 24 poids open-source

Qwen3-VL est disponible dans deux architectures de base — Dense et MoE (Mixture of Experts) — permettant un déploiement flexible des appareils périphériques aux environnements cloud.

• Variantes de modèle :
  • Édition Instruct : Optimisée pour le suivi d’instructions, les Q&R, la résumé et la génération de contenu.
  • Édition Thinking : Améliorée pour le raisonnement en plusieurs étapes et les tâches analytiques complexes ou de prise de décision.
• Composants principaux :
  • Colonne vertébrale texte : Le modèle de langage Transformer Qwen3.
  • Encodeur visuel : Un ViT (Vision Transformer) amélioré intégré à une couche de fusion intermodale pour une compréhension unifiée texte-vision.

Date de publication	Modèle	Taille / variante	Mode(s)
2025-09-23	Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct / Thinking	235B paramètres (22B actifs)	MoE
2025-10-04	Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct / Thinking	30B (3B actifs)	MoE
2025-10-15	Qwen3-VL-4B (Instruct/Thinking) Qwen3-VL-8B (Instruct/Thinking)	4B et 8B	Dense
2025-10-21	Qwen3-VL-2B (Instruct/Thinking) Qwen3-VL-32B (Instruct/Thinking)	2B et 32B	Dense

Comment Qwen3-VL performe-t-il sur les tâches visuelles ?

Dimension de la tâche	Benchmark représentatif	Performance de Qwen3-VL
Reconnaissance de texte / OCR	OCRBench 850–920	Leader parmi tous les modèles ; résistant au flou et aux textes multilingues.
Raisonnement STEM / mathématique	AIME, MathVerse	Amélioration significative à partir de 8B ; la version 235B atteint en moyenne 80+.
Questionnement visuel (VQA)	MMBench, RealWorldQA	Les modèles 32B et MoE surpassent GPT-5 Mini.
Raisonnement spatial et 3D	EmbSpatialBench > 80	Forte perception spatiale 2D/3D ; prend en charge la compréhension AR/VR.
Compréhension vidéo	VideoMME, LVBench ≈ 80	Gère un contexte de 256K à 1M tokens pour l’analyse de vidéos de plusieurs heures.
Capacité d’agent	ScreenSpot ≈ 95	Démontre des compétences d’opération GUI et d’appel d’outils.
Codage / programmation visuelle	Design2Code ≈ 90+	Convertit les images en code HTML/CSS/JS exécutable.
Compréhension multilingue	MMLU-ProX ≈ 80	Équivalent aux LLM purs ; atteint une fusion texte-vision transparente.

Qwen3-VL établit un système d’intelligence multimodale à spectre complet — excellant dans l’OCR, le raisonnement, la vidéo, la compréhension spatiale et l’interaction autonome.
De 2B à 235B, les performances évoluent de manière linéaire, tandis que les modèles 8B et 30B-A3B offrent le meilleur rapport coût-efficacité.
En fin de compte, Qwen3-VL transforme les LLM de modèles linguistiques en systèmes unifiés vision-langage-action capables de perception, de raisonnement et d’exécution entre modalités.

Quel type de matériel est nécessaire pour exécuter Qwen3-VL localement ?

Type de modèle	Exigence matérielle	Notes / Recommandations
Variantes plus petites (4B / 8B)	Exécution locale sur un GPU unique (24 à 40 Go de VRAM recommandés). Une quantification lourde (INT4 / FP16) est fortement conseillée pour les GPU grand public tels que RTX 4090 / 3090 / A6000.	Idéal pour le développement local, la recherche et le déploiement en périphérie.
Modèles de milieu de gamme (32B)	Nécessite ≥ 80 Go de VRAM ou configuration bi-GPU. La quantification peut réduire les besoins en mémoire à 40 Go par GPU.	Adapté aux serveurs sur site ou à l’inférence cloud.
MoE flagship (Qwen3-VL-30B-A3B / 235B-A22B)	Nécessite au moins 8 GPU, chacun avec ≥ 80 Go de VRAM (par exemple A100, H100, H200).	Les paramètres par défaut peuvent échouer sur des GPU plus petits ; suivez les conseils de réglage de précision et de mémoire ci-dessous.

Novita se distingue par son abordabilité, proposant des GPU équivalents à environ la moitié du prix de RunPod et de plateformes similaires…

Vous pouvez vérifier si c’est le prix le plus bas ?

Pour les développeurs, quels sont les conseils pratiques pour construire des agents multimodaux avec Qwen3-VL ?

1. Choisir la variante appropriée

• Utilisez la variante Instruct lorsque la tâche implique des flux de travail, une automatisation d’interface utilisateur ou la génération de contenu.
• Utilisez la variante Thinking lorsque vous avez besoin d’un raisonnement approfondi, d’une logique en plusieurs étapes, d’un traitement STEM/mathématiques ou d’une compréhension spatiale/vidéo.
• Adaptez la taille du modèle à la tâche et au matériel : des variantes plus petites pour des agents locaux réactifs, des plus grandes pour des tâches de raisonnement haute fidélité ou des tâches à long contexte.

2. Structurez vos entrées multimodales et votre flux de travail

• Combinez différentes modalités en un seul appel : par exemple, image ("type":"image") + instructions textuelles. Le dépôt montre ce modèle.
• Pour les tâches vidéo ou à long contexte, fournissez des images/des images clés + des indices textuels avec un alignement temporel pour tirer parti de la mémoire à long terme du modèle.
• Lors de la construction d’agents exploitant des interfaces GUI ou des outils : capturez d’abord une capture d’écran ou l’état de l’interface, puis invitez le modèle à interpréter et à décider d’une action. L’exemple de code sur GitHub inclut des démos « Mobile Agent » et « Computer-Use Agent ».

3. Optimisez pour l’efficacité et le déploiement

• Activez les fonctionnalités d’accélération (par exemple Flash Attention v2) et utilisez des backends optimisés pour les charges multimodales lourdes.
• Pour un déploiement sur du matériel contraint : quantifiez le modèle ou restreignez le mode (par exemple entrée image uniquement, images limitées) pour réduire la mémoire et la charge de calcul. Les guides communautaires montrent cela pour les grands modèles.
• Utilisez le traitement par lots, l’échantillonnage temporel pour les vidéos et des frameworks d’inférence économes en mémoire (tels que les recettes vLLM) pour prendre en charge les tâches à long contexte et multi-images.

4. Concevez une logique d’agent robuste et des solutions de secours

• Lors de l’automatisation de tâches d’interface utilisateur : incluez des étapes de vérification (La tâche a-t-elle réussi ? Sinon, décrivez l’état) pour gérer les mises en page dynamiques ou les échecs.

• Pour les tâches vision + raisonnement : concevez des invites qui précisent « quoi regarder », « quoi faire » et « comment rapporter le résultat ». Exemple : capture d’écran + « Trouvez le bouton ‘Soumettre’, cliquez dessus, puis résumez le message de confirmation. »

• Pour les tâches de vidéo longue ou de document volumineux : construisez une logique de récupération ou d’indexation (par exemple extraction d’images clés ou division du sous-contexte) pour maintenir une latence gérable et éviter une explosion de la mémoire. L’article communautaire mentionne l’utilisation de l’extraction d’images clés pour traiter des entrées de plusieurs heures.

• Qwen3-VL est-il limité aux modalités image + texte, ou prendra-t-il en charge la vidéo, l’audio et des entrées multimodales plus larges à l’avenir ?

Comment accéder à la série Qwen3-VL ?

Novita AI propose des API Qwen3-VL 235B Thinking avec une fenêtre de contexte de 131K à 0,98 $ par entrée et 3,95 $ par sortie. Il propose également des API Qwen3-VL 235BInstruct avec une fenêtre de contexte de 131K à 0,30 $ par entrée et 1,50 $ par sortie, prenant en charge les sorties structurées et l’appel de fonctions.*

1. Interface Web (la plus simple pour les débutants)

Essayer Qwen 3 VL 235B A22B maintenant !

2. Accès API (pour les développeurs)

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Commencez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Récupérez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Ceci est un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key="session_UxQ9B4FllYcK6ZwMw6OFh5Q15fFCM4gMHoTbNh4vB3ZF_Dc5yN4RzVXxOHjarOF-AhMO61lRJN8plthUCfFvZA==",
)

model = "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 16384
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

3. Déploiement local (utilisateurs avancés)

Exigences :

• Qwen3-VL-235B-A22B : 8 GPU NVIDIA H200.

Étapes d’installation :

1. Téléchargez les poids du modèle depuis HuggingFace ou ModelScope
2. Choisissez le framework d’inférence : vLLM ou SGLang sont pris en charge
3. Suivez le guide de déploiement dans le dépôt GitHub officiel

4. Intégration

Utilisation d’outils CLI comme Trae, Claude Code, Qwen Code

Si vous souhaitez utiliser les meilleurs modèles de Novita AI (comme Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1) pour l’assistance à la programmation IA dans votre environnement local ou votre IDE, le processus est simple : récupérez votre clé API, installez l’outil, configurez les variables d’environnement et commencez à coder.

Pour des commandes de configuration détaillées et des exemples, consultez les tutoriels officiels :

• Trae : Guide étape par étape pour accéder aux modèles IA dans votre IDE
• Claude Code : Comment utiliser Kimi-K2 dans Claude Code sur Windows, Mac et Linux
• Qwen Code : Comment utiliser l’API compatible OpenAI dans Qwen Code (configuration en 60s !)

Flux de travail multi-agents avec le SDK OpenAI Agents

Construisez des systèmes multi-agents avancés en intégrant Novita AI avec le SDK OpenAI Agents :

• Prêt à l’emploi : Utilisez les LLM de Novita AI dans tout flux de travail OpenAI Agents.
• Prend en charge les transferts, le routage et l’utilisation d’outils : Concevez des agents qui peuvent déléguer, trier ou exécuter des fonctions, le tout alimenté par les modèles de Novita AI.
• Intégration Python : Définissez simplement le point de terminaison du SDK sur https://api.novita.ai/v3/openai et utilisez votre clé API.

Connectez l’API sur des plateformes tierces

API compatible OpenAI : Profitez d’une migration et d’une intégration sans problème avec des outils tels que Cline et Cursor, conçus pour la norme d’API OpenAI.

Hugging Face : Utilisez les modèles dans les Spaces, les pipelines ou avec la bibliothèque Transformers via les points de terminaison Novita AI.

Frameworks d’agents et d’orchestration : Connectez facilement Novita AI à des plateformes partenaires comme Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify et Langflow via des connecteurs officiels et des guides d’intégration étape par étape.

Avec des architectures Dense et MoE flexibles, une mise à l’échelle de 2B à 235B paramètres, Qwen3-VL prend en charge à la fois l’expérimentation locale et le déploiement au niveau entreprise. Les variantes 8B et 30B-A3B offrent un équilibre entre coût et performance, tandis que le modèle 235B-A22B atteint un raisonnement multimodal de pointe. En fin de compte, Qwen3-VL marque une étape décisive vers l’intelligence incarnée — permettant aux développeurs de construire des systèmes qui non seulement analysent les informations, mais agissent intelligemment dans des environnements numériques et physiques.

Foire aux questions

Comparé à Qwen-VL ou Qwen2.5-VL, quelles améliorations apporte Qwen3-VL ? Qwen3-VL introduit une compréhension visuelle améliorée, un raisonnement spatial 2D/3D, une compréhension de contexte long jusqu’à 1M de tokens, et un « Agent Visuel » capable d’interagir avec des interfaces logicielles. Il étend également la couverture OCR à 32 langues et atteint une fusion texte-vision sans perte.

Quel matériel est nécessaire pour exécuter Qwen3-VL localement ? Les modèles plus petits comme Qwen3-VL-4B ou Qwen3-VL-8B peuvent fonctionner sur un GPU unique (24 à 40 Go de VRAM) avec quantification. Qwen3-VL-30B-A3B et Qwen3-VL-235B-A22B nécessitent au moins huit GPU, chacun avec 80 Go de VRAM (par exemple H100 / A100 / H200). Le mode FP8 est recommandé pour les H100 afin de maximiser l’efficacité.

Comment Qwen3-VL performe-t-il sur les tâches visuelles ? Sur des benchmarks comme MMBench, OCRBench et MathVerse, Qwen3-VL surpasse les générations précédentes, atteignant des scores OCRBench entre 850 et 920 et surpassant GPT-5 Mini en Q&R visuelle. Il excelle dans le raisonnement spatial, vidéo et STEM.

Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA via notre API simple, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et mettre à l’échelle.

Lectures recommandées

• Comment accéder à Qwen3-Next-80B-A3B dans Trae avec prise en charge de contexte étendu
• Comparaison des fournisseurs d’API Kimi K2-0905 : pourquoi NovitaAI se distingue
• Comment accéder à Qwen3-VL-235B-A22B et construire des démos de code plus intelligentes