Как получить доступ к серии Qwen3-VL для создания мультимодального агента？

В быстро развивающейся области мультимодального искусственного интеллекта разработчики сталкиваются с постоянными проблемами: традиционные языковые модели с трудом справляются с пониманием визуальной информации, пространственным мышлением, взаимодействием с реальными интерфейсами или обработкой длинных и сложных контекстов. Эти ограничения не позволяют им выступать в роли полноценных интеллектуальных агентов, способных к восприятию и принятию решений в разных модальностях.

В этой статье представлена Qwen3-VL — самая передовая модель зрения и языка (VLM) от Alibaba Cloud, созданная для преодоления этих барьеров. Благодаря интеграции улучшенного понимания текста, визуального мышления, пространственного познания и мультимодального взаимодействия Qwen3-VL позволяет ИИ-системам видеть, понимать, рассуждать и действовать.

По сравнению с Qwen-VL или Qwen2.5-VL: какие улучшения принесла Qwen3-VL?

Qwen3-VL является самой передовой моделью зрения и языка (VLM) от Alibaba Cloud. Она расширяет возможности в области понимания текста, визуального восприятия, пространственного мышления и интерактивного интеллекта, позволяя ИИ видеть, понимать, рассуждать и действовать в разных модальностях — изображения, видео, текст и интерфейсы.

Проблема	Ограничение в традиционных LLM	Как Qwen3-VL решает эту проблему?
1. Отсутствие визуального понимания	Текстовые модели не могут интерпретировать изображения или видео.	Добавляет кодировщик Vision Transformer и слои слияния для понимания визуальных сцен и деталей.
2. Отсутствие пространственного мышления	LLM не могут рассуждать о положении объектов, перекрытии или 3D-отношениях.	Интегрирует 2D/3D пространственную привязку и модули пространственного мышления для воплощенного интеллекта.
3. Отсутствие взаимодействия с реальным миром	Модели не могут управлять программным обеспечением или графическими интерфейсами (GUI).	Представляет Визуального агента, который может распознавать кнопки, понимать их функции и выполнять операции с инструментами.
4. Ограниченный размер контекста	Стандартные модели не могут обрабатывать длинные документы или видео.	Поддерживает контекст 256K–1M токенов, что позволяет полностью запоминать длинные тексты и видео продолжительностью в несколько часов.
5. Слабое мультимодальное мышление	Модели с трудом связывают текстовые, математические и визуальные данные.	Улучшает логическое и причинно-следственное мышление в разных модальностях (STEM, математика, вопросы и ответы).
6. Ограниченное визуальное покрытие	Распознавание ограничено обычными объектами.	Расширяет распознавание на людей, товары, достопримечательности, флору, фауну, аниме и т.д.
7. Нестабильная производительность OCR	Не работает при размытии, наклоне или в многоязычных случаях.	Расширяет OCR на 32 языка; устойчив к шуму, редким шрифтам и сложным макетам.
8. Потеря качества текста при мультимодальном слиянии	Добавление зрения часто ослабляет текстовые возможности.	Обеспечивает без потерь слияние — понимание текста на уровне чистых LLM.

Вы можете сразу использовать Novita AI на Hugging Face через веб-интерфейс, чтобы начать бесплатный и быстрый пробный период!

Попробовать модели сейчас!

Полное руководство по моделям Qwen3-VL: 24 открытых веса

Qwen3-VL доступна в двух базовых архитектурах — Dense и MoE (Mixture of Experts, смесь экспертов) — что обеспечивает гибкое развертывание от краевых устройств до облачных сред.

• Варианты моделей:
  • Издание Instruct: Оптимизировано для выполнения инструкций, вопросов и ответов, суммаризации и генерации контента.
  • Издание Thinking: Улучшено для многошагового мышления и сложных аналитических или задач принятия решений.
• Основные компоненты:
  • Текстовая основа: Языковая модель Qwen3 Transformer.
  • Кодировщик зрения: Улучшенный ViT (Vision Transformer), интегрированный с слоем кросс-модального слияния для единого понимания текста и зрения.

Дата выпуска	Модель	Размер / вариант	Режим(ы)
2025-09-23	Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct / Thinking	235B параметров (22B активных)	MOE
2025-10-04	Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct / Thinking	30B (3B активных)	MOE
2025-10-15	Qwen3-VL-4B(Instruct/Thinking) Qwen3-VL-8B (Instruct/Thinking)	4B & 8B	Dense
2025-10-21	Qwen3-VL-2B (Instruct/Thinking) Qwen3-VL-32B (Instruct/Thinking)	2B & 32B	Dense

Какова производительность Qwen3-VL на визуальных задачах?

Измерение задачи	Репрезентативный бенчмарк	Производительность Qwen3-VL
Распознавание текста / OCR	OCRBench 850–920	Лидирует среди всех моделей; устойчив к размытию и многоязычному тексту.
STEM / Математическое мышление	AIME, MathVerse	Значительное улучшение начиная с 8B; средний показатель 235B — 80+.
Визуальные вопросы и ответы (VQA)	MMBench, RealWorldQA	Модели 32B и MoE превосходят GPT-5 Mini.
Пространственное и 3D-мышление	EmbSpatialBench > 80	Сильное 2D/3D пространственное восприятие; поддерживает понимание AR/VR.
Понимание видео	VideoMME, LVBench ≈ 80	Обрабатывает контекст 256K–1M токенов для анализа видео продолжительностью в несколько часов.
Возможности агента	ScreenSpot ≈ 95	Демонстрирует навыки работы с GUI и вызова инструментов.
Кодирование / Визуальное программирование	Design2Code ≈ 90+	Преобразует изображения в исполняемый код HTML/CSS/JS.
Многоязычное понимание	MMLU-ProX ≈ 80	На уровне чистых LLM; обеспечивает бесшовное слияние текста и зрения.

Qwen3-VL создает полноспектральную мультимодальную интеллектуальную систему — превосходно справляется с OCR, мышлением, видео, пространственным пониманием и автономным взаимодействием.
От 2B до 235B производительность растет линейно, в то время как модели 8B и 30B-A3B предлагают лучшую соотношение цены и качества.
В конечном итоге Qwen3-VL превращает LLM из языковых моделей в единые системы зрения-языка-действия, способные к восприятию, мышлению и выполнению в разных модальностях.

Какое оборудование требуется для локального запуска Qwen3-VL?

Тип модели	Требования к оборудованию	Примечания / Рекомендации
Меньшие варианты (4B / 8B)	Запускаются локально на одной GPU (рекомендуется 24–40 ГБ VRAM). Для потребительских GPU, таких как RTX 4090 / 3090 / A6000, настоятельно рекомендуется сильное квантование (INT4 / FP16).	Лучше всего подходят для локальной разработки, исследований и краевого развертывания.
Модели среднего класса (32B)	Требуют ≥ 80 ГБ VRAM или настройки с двумя GPU. Квантование может снизить требования к памяти до 40 ГБ на каждую GPU.	Подходят для локальных серверов или облачного вывода.
Флагманские MoE (Qwen3-VL-30B-A3B / 235B-A22B)	Требуют как минимум 8 GPU, каждая с ≥ 80 ГБ VRAM (например, A100, H100, H200).	Настройки по умолчанию могут не работать на меньших GPU; следуйте рекомендациям по настройке точности и памяти ниже.

Novita выделяется доступностью, предлагая эквивалентные GPU примерно вдвое дешевле, чем RunPod и аналогичные платформы…

Вы можете проверить, это ли самая низкая цена？

Для разработчиков: практические советы по созданию мультимодальных агентов на базе Qwen3-VL?

1. Выберите подходящий вариант

• Используйте вариант Instruct, если задача связана с рабочими процессами, автоматизацией UI или генерацией контента.
• Используйте вариант Thinking, если вам нужно глубокое мышление, многошаговая логика, обработка STEM/математических задач или пространственное/видео понимание.
• Соотносите размер модели с задачей и оборудованием: меньшие варианты для отзывчивых локальных агентов, большие — для высокоточного мышления или задач с длинным контекстом.

2. Структурируйте мультимодальные входные данные и рабочий процесс

• Объединяйте разные модальности в одном запросе: например, изображение ("type":"image") + текстовые инструкции. Этот паттерн показан в репозитории.
• Для задач с видео или длинным контекстом предоставляйте изображения/кадры + текстовые подсказки с выравниванием по временным меткам, чтобы использовать долгосрочную память модели.
• При создании агентов, работающих с GUI или инструментами: сначала сделайте скриншот или получите состояние интерфейса, затем предложите модели интерпретировать его и принять решение о действии. Пример кода на GitHub включает демо «Мобильный агент» и «Агент для работы с компьютером».

3. Оптимизируйте для эффективности и развертывания

• Включите функции ускорения (например, Flash Attention v2) и используйте оптимизированные бэкенды для тяжелых мультимодальных нагрузок.
• Для развертывания на оборудовании с ограниченными ресурсами: квантуйте модель или ограничьте режим (например, только входные изображения, ограниченное количество кадров), чтобы снизить потребление памяти и вычислительных ресурсов. Сообщество предоставляет руководства по этому для больших моделей.
• Используйте пакетную обработку, временную выборку для видео и энергоэффективные фреймворки вывода (например, рецепты vLLM) для поддержки задач с длинным контекстом и множеством кадров.

4. Разработайте надежную логику агента и механизмы отката

• При автоматизации задач с UI: включите шаги проверки (Задача выполнена успешно? Если нет, опишите состояние), чтобы обрабатывать динамические макеты или сбои.

• Для задач с зрением + мышлением: разрабатывайте промпты, в которых указано «что смотреть», «что делать» и «как сообщить результат». Пример: скриншот + «Найдите кнопку «Отправить», нажмите на нее, затем кратко изложите сообщение с подтверждением».

• Для задач с длинным видео или большими документами: разработайте логику поиска или индексации (например, извлечение ключевых кадров или разделение на подконтексты), чтобы поддерживать приемлемую задержку и избежать переполнения памяти. В статье сообщества упоминается использование извлечения ключевых кадров для обработки входных данных продолжительностью в несколько часов.

• Ограничена ли Qwen3-VL только модальностями изображение + текст, или в будущем она будет поддерживать видео, аудио и более широкие мультимодальные входные данные?

Как получить доступ к серии Qwen3-VL?

Novita AI предлагает API для Qwen3-VL 235B Thinking с окном контекста 131K по цене $0.98 за вход и $3.95 за выход. Также она предоставляет API для Qwen3-VL 235BInstruct с окном контекста 131K по цене $0.30 за вход и $1.50 за выход, с поддержкой структурированных выводов и вызова функций.

1. Веб-интерфейс (самый простой для начинающих)

Попробовать Qwen 3 VL 235B A22B сейчас!

2. Доступ по API (для разработчиков)

Шаг 1: Войдите в аккаунт и откройте библиотеку моделей

Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Библиотека моделей.

Шаг 2: Выберите модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая подходит для ваших задач.

Шаг 3: Начните бесплатный пробный период

Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите ваш API-ключ

Для аутентификации через API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Настройки», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.

Шаг 5: Установите API

Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с помощью вашего API-ключа, чтобы начать взаимодействие с LLM Novita AI. Это пример использования API завершения чата для пользователей 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. Локальное развертывание (для продвинутых пользователей)

Требования:

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

Шаги установки:

1. Скачайте веса модели с HuggingFace или ModelScope
2. Выберите фреймворк вывода: поддерживаются vLLM или SGLang
3. Следуйте руководству по развертыванию в официальном репозитории GitHub

4. Интеграция

Использование CLI, таких как Trae, Claude Code, Qwen Code

Если вы хотите использовать топовые модели Novita AI (такие как Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1) для помощи в программировании с ИИ в локальной среде или IDE, процесс прост: получите ваш API-ключ, установите инструмент, настройте переменные окружения и начните кодировать.

Подробные команды настройки и примеры смотрите в официальных руководствах:

• Trae : Пошаговое руководство по доступу к ИИ-моделям в вашем IDE
• Claude Code: Как использовать Kimi-K2 в Claude Code на Windows, Mac и Linux
• Qwen Code: Как использовать совместимый с OpenAI API в Qwen Code (настройка за 60 секунд!)

**Мультиагентные рабочие процессы с OpenAI Agents SDK

Создавайте продвинутые мультиагентные системы, интегрируя Novita AI с OpenAI Agents SDK:

• Подключи и работай: Используйте LLM Novita AI в любом рабочем процессе OpenAI Agents.
• Поддерживает передачу задач, маршрутизацию и использование инструментов: Разрабатывайте агентов, которые могут делегировать задачи, сортировать их или запускать функции, все на основе моделей Novita AI.
• Интеграция с Python: Просто установите конечную точку SDK на https://api.novita.ai/v3/openai и используйте ваш API-ключ.

Подключение API на сторонних платформах

Совместимый с OpenAI API: Наслаждайтесь простой миграцией и интеграцией с инструментами, такими как Cline и Cursor, разработанными по стандарту API OpenAI.

Hugging Face: Используйте модели в Spaces, конвейерах или с библиотекой Transformers через конечные точки Novita AI.

Фреймворки для агентов и оркестрации: Легко подключайте Novita AI к партнерским платформам, таким как Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify и Langflow через официальные коннекторы и пошаговые руководства по интеграции.

С гибкими архитектурами Dense и MoE, масштабированием от 2B до 235B параметров, Qwen3-VL поддерживает как локальные эксперименты, так и корпоративное развертывание. Варианты 8B и 30B-A3B балансируют стоимость и производительность, в то время как модель 235B-A22B достигает уровня современного мультимодального мышления. В конечном итоге Qwen3-VL является решающим шагом к воплощенному интеллекту — разработчики могут создавать системы, которые не только анализируют информацию, но и действуют интеллектуально в цифровых и физических средах.

Часто задаваемые вопросы

По сравнению с Qwen-VL или Qwen2.5-VL, какие улучшения принесла Qwen3-VL?

Qwen3-VL предлагает улучшенное визуальное понимание, 2D/3D пространственное мышление, понимание длинного контекста до 1 млн токенов и «Визуального агента», который может взаимодействовать с программными интерфейсами. Также она расширяет покрытие OCR на 32 языка и обеспечивает без потерь слияние текста и зрения.

Какое оборудование требуется для локального запуска Qwen3-VL?

Меньшие модели, такие как Qwen3-VL-4B или Qwen3-VL-8B, могут работать на одной GPU (24–40 ГБ VRAM) с квантованием. Qwen3-VL-30B-A3B и Qwen3-VL-235B-A22B требуют как минимум восемь GPU, каждая с 80 ГБ VRAM (например, H100 / A100 / H200). Для максимальной эффективности на H100 рекомендуется режим FP8.

Какова производительность Qwen3-VL на визуальных задачах?

На бенчмарках, таких как MMBench, OCRBench и MathVerse, Qwen3-VL превосходит предыдущие поколения, достигая показателей OCRBench в диапазоне 850–920 и превосходя GPT-5 Mini в VQA. Она отлично справляется с пространственным, видео и STEM мышлением.

Novita AI — это облачная ИИ-платформа, которая предлагает разработчикам простой способ развертывать ИИ-модели с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное облако GPU для создания и масштабирования решений.

Рекомендуемые материалы для чтения

• Как получить доступ к Qwen3-Next-80B-A3B в Trae с поддержкой расширенного контекста
• Сравнение провайдеров API Kimi K2-0905: почему NovitaAI выделяется
• Как получить доступ к Qwen3-VL-235B-A22B и создавать более умные демо кода