如何存取 Qwen3-VL 系列以建構多模態 Agent？

在快速演進的多模態人工智慧領域中，開發者持續面臨諸多挑戰：傳統語言模型難以理解視覺資訊、進行空間推理、與真實世界介面互動，或處理長篇且複雜的上下文。這些限制阻礙了它們成為能跨模態進行感知與決策的真正智慧型 Agent。

本文將介紹阿里巴巴雲最先進的視覺語言模型（VLM）Qwen3-VL，它專為突破這些限制而設計。透過整合強化後的文字理解、視覺推理、空間認知與多模態互動能力，Qwen3-VL 能讓 AI 系統實現「看、懂、推理、行動」的全流程能力。

與 Qwen-VL 或 Qwen2.5-VL 相比，Qwen3-VL 帶來了哪些改進？

Qwen3-VL 是阿里巴巴雲最先進的視覺語言模型（VLM），它在文字理解、視覺感知、空間推理與互動智慧方面全面升級，能讓 AI 跨圖片、影片、文字與介面等多種模態實現看、懂、推理、行動的能力。

問題	傳統 LLM 的限制	Qwen3-VL 的解決方案
1. 缺乏視覺理解能力	純文字模型無法解析圖片或影片內容。	新增視覺 Transformer 編碼器與融合層，能理解視覺場景與細節。
2. 缺乏空間推理能力	LLM 無法推理物體位置、遮擋關係或 3D 關聯。	整合2D/3D 空間定位與空間推理模組，支援具身智慧需求。
3. 缺乏真實世界互動能力	模型無法操作軟體或圖形使用者介面（GUI）。	引入視覺 Agent，能辨識按鈕、理解功能並執行工具操作。
4. 上下文長度限制過短	標準模型無法處理長篇文件或影片。	支援256K–1M 權杖上下文，能完整回憶長篇文字與數小時長的影片內容。
5. 多模態推理能力薄弱	模型難以串聯文字、數學與視覺數據。	強化跨模態的邏輯與因果推理能力（適用於 STEM、數學、問答場景）。
6. 視覺辨識範圍狹窄	僅能辨識常見物體。	擴展辨識範圍至人物、商品、地標、動植物、動漫等類別。
7. OCR 表現不穩定	在模糊、傾斜或多語言場景下容易失效。	將OCR 擴展至 32 種語言，對噪聲、罕見字元與複雜版面有強健的適應性。
8. 多模態融合導致文字品質流失	加入視覺模態往往會削弱文字處理能力。	實現無損融合，文字理解能力與純 LLM 相當。

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Qwen3-VL 模型完整指南：24 款開源權重版本

Qwen3-VL 提供兩種基礎架構——Dense（密集式）與MoE（混合專家），可彈性部署從邊緣裝置到雲端環境的各種場景。

• 模型版本：
  • Instruct 版： 針對指令遵循、問答、摘要與內容生成場景優化。
  • Thinking 版： 強化多步驟推理、複雜分析與決策任務的表現。
• 核心組件：
  • 文字骨幹： 採用Qwen3 Transformer語言模型。
  • 視覺編碼器： 升級版ViT（視覺 Transformer），整合跨模態融合層，實現統一的文字-視覺理解能力。

發布日期	型號	大小 / 版本	架構模式
2025-09-23	Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct / Thinking	235B 參數（22B 活躍）	MOE
2025-10-04	Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct / Thinking	30B（3B 活躍）	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

Qwen3-VL 在視覺任務上的表現如何？

任務維度	代表性基準測試	Qwen3-VL 表現
文字辨識 / OCR	OCRBench 850–920	所有模型中表現領先；對模糊與多語言文字有強健適應性。
STEM / 數學推理	AIME、MathVerse	8B 及以上版本有顯著提升；235B 版本平均分達 80+。
視覺問答（VQA）	MMBench、RealWorldQA	32B 與 MoE 模型表現超越 GPT-5 Mini。
空間與 3D 推理	EmbSpatialBench > 80	2D/3D 空間感知能力強勁；支援 AR/VR 場景理解。
影片理解	VideoMME、LVBench ≈ 80	支援 256K–1M 上下文長度，可分析數小時長的影片。
Agent 能力	ScreenSpot ≈ 95	展現 GUI 操作與工具呼叫能力。
程式編寫 / 視覺程式設計	Design2Code ≈ 90+	能將圖片轉換為可執行的 HTML/CSS/JS 程式碼。
多語言理解	MMLU-ProX ≈ 80	表現與純 LLM 持平；實現無縫的文字-視覺融合。

Qwen3-VL 建立了全光譜多模態智慧系統——在 OCR、推理、影片理解、空間感知與自主互動方面表現優異。
從2B 到 235B，效能呈線性增長，其中8B 與 30B-A3B 模型具備最佳性價比。
最終，Qwen3-VL 將 LLM 從語言模型轉型為統一的視覺-語言-行動系統，能跨模態實現感知、推理與執行能力。

本地運行 Qwen3-VL 需要什麼硬體？

型號類型	硬體需求	備註 / 建議
較小版本（4B / 8B）	可在單張 GPU 上本地運行（建議 24–40 GB 顯存）。針對消費級 GPU（如 RTX 4090 / 3090 / A6000），強烈建議使用重度量化（INT4 / FP16）。	適合本地開發、研究與邊緣部署場景。
中階模型（32B）	需要**≥ 80 GB 顯存或雙 GPU 配置**。量化可將每張 GPU 的記憶體需求降至 40 GB。	適合本地伺服器或雲端推論場景。
旗艦 MoE 版本（Qwen3-VL-30B-A3B / 235B-A22B）	至少需要8 張 GPU，每張顯存**≥ 80 GB**（如 A100、H100、H200）。	預設設定在較小 GPU 上可能無法運行，請參考下方的精度與記憶體調優指南。

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對開發者而言，使用 Qwen3-VL 建構多模態 Agent 有哪些實務建議？

1. 選擇合適的版本

• 若任務涉及工作流程、UI 自動化或內容生成，請使用 Instruct 版本。
• 若需要深度推理、多步驟邏輯、STEM/數學處理或空間/影片理解，請使用 Thinking 版本。
• 根據任務與硬體選擇合適的模型尺寸：小型版本適合需要快速回應的本地 Agent，大型版本則適合高精度推理或長上下文任務。

2. 設計多模態輸入與工作流程

• 可在單次呼叫中結合不同模態：例如圖片（"type":"image"）+ 文字指令，官方儲存庫展示了此類用法。
• 針對影片或長上下文任務，提供帶時間戳對齊的圖片/幀 + 文字提示，以發揮模型的長時記憶能力。
• 建構能操作 GUI 或工具的 Agent 時：先擷取截圖或 UI 狀態，再提示模型解析並決定後續動作。GitHub 上的範例程式碼包含「Mobile Agent」與「Computer-Use Agent」的演示。

3. 優化效能與部署方案

• 啟用加速功能（如 Flash Attention v2），並針對重多模態負載使用優化後的後端。
• 在資源受限的硬體上部署時：可對模型進行量化或限制輸入模式（如僅輸入圖片、限制幀數），以降低記憶體與運算需求。社群指南中說明了大型模型的此類優化方法。
• 使用批次處理、影片時間取樣，以及記憶體高效的推論框架（如 vLLM 配方），以支援長上下文與多幀任務。

4. 設計穩健的 Agent 邏輯與備援機制

• 自動化 UI 任務時：加入驗證步驟（任務是否成功？若失敗請描述當前狀態），以應對動態版面或執行失敗的情況。

• 針對視覺 + 推理任務：設計明確指定「觀察對象」、「執行動作」與「回報結果方式」的提示詞。例如：截圖 + 「找到『提交』按鈕並點擊，隨後總結確認訊息。」

• 針對長影片或大型文件任務：建構檢索或索引邏輯（如關鍵幀提取、子上下文分割），以控制延遲並避免記憶體溢出。社群文章提到可使用關鍵幀提取處理數小時長的輸入。

• Qwen3-VL 目前是否僅限於圖片 + 文字模態，未來是否會支援影片、音訊等更廣泛的多模態輸入？

如何存取 Qwen3-VL 系列？

Novita AI 提供 Qwen3-VL 235B Thinking 版本 API，上下文視窗為 131K，輸入價格為每百萬權杖 0.98 美元，輸出價格為每百萬權杖 3.95 美元。同時提供 Qwen3-VL 235BInstruct 版本 API，上下文視窗同樣為 131K，輸入價格為每百萬權杖 0.30 美元，輸出價格為每百萬權杖 1.50 美元，支援結構化輸出與函數呼叫。

1. 網頁介面（最適合初學者）

立即試用 Qwen 3 VL 235B A22B！

2. API 存取（適合開發者）

步驟 1：登入並進入模型庫

登入您的帳號後，點擊模型庫按鈕。

步驟 2：選擇所需模型

瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，體驗所選模型的能力。

步驟 4：取得 API 金鑰

若要透過 API 進行驗證，我們會為您提供新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖中指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API 套件

使用對應程式語言的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的程式庫匯入您的開發環境，並使用 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者呼叫聊天完成 API 的範例：

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. 本地部署（適合進階使用者）

需求：

• Qwen3-VL-235B-A22B：需要 8 張 NVIDIA H200 GPU。

安裝步驟：

1. 從 HuggingFace 或 ModelScope下載模型權重
2. 選擇推論框架：支援 vLLM 或 SGLang
3. 參考官方 GitHub 儲存庫中的部署指南執行部署

4. 整合應用

使用 Trae、Claude Code、Qwen Code 等 CLI 工具

若您想在本地環境或整合開發環境（IDE）中使用 Novita AI 的頂尖模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）獲取 AI 編碼輔助，流程非常簡單：取得 API 金鑰、安裝工具、設定環境變數，即可開始編碼。

詳細的設定指令與範例請參考官方教學：

• Trae：在 IDE 中存取 AI 模型的逐步指南
• Claude Code：如何在 Windows、Mac 與 Linux 上的 Claude Code 使用 Kimi-K2
• Qwen Code：如何在 Qwen Code 中使用 OpenAI 相容 API（60 秒快速設定！）

使用 OpenAI Agents SDK 建構多 Agent 工作流程

透過將 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 整合，建構進階多 Agent 系統：

• 即插即用： 可在任何 OpenAI Agents 工作流程中使用 Novita AI 的 LLM。
• 支援交接、路由與工具使用： 設計能委派任務、分流處理或執行函式的 Agent，全部由 Novita AI 的模型驅動。
• Python 整合： 只需將 SDK 端點設定為 https://api.novita.ai/v3/openai 並使用您的 API 金鑰即可。

在第三方平台上連接 API

OpenAI 相容 API： 可無縫遷移並整合至符合 OpenAI API 標準的工具，例如 Cline 與 Cursor。

Hugging Face： 可透過 Novita AI 端點在 Spaces、管線或 Transformers 函式庫中使用模型。

Agent 與編排框架： 可透過官方連接器與逐步整合指南，輕鬆將 Novita AI 與合作夥伴平台串接，包括 Continue、AnythingLLM,LangChain、Dify 與 Langflow。

搭載靈活的 Dense 與 MoE 架構，參數規模從2B 到 235B 不等，Qwen3-VL 同時支援本地實驗與企業級部署。8B 與 30B-A3B 版本在成本與效能間取得最佳平衡，而235B-A22B 模型則達到目前最先進的多模態推理水準。最終，Qwen3-VL 是邁向具身智慧的關鍵一步——讓開發者能建構不僅能分析資訊、更能數位與實體環境中智慧行動的系統。

常見問題

與 Qwen-VL 或 Qwen2.5-VL 相比，Qwen3-VL 有哪些改進？ Qwen3-VL 增強了視覺理解、2D/3D 空間推理、最高 1M 權杖的長上下文理解能力，並搭載能與軟體介面互動的「視覺 Agent」。同時將 OCR 支援擴展至 32 種語言，並實現無損的文字-視覺融合。

本地運行 Qwen3-VL 需要什麼硬體？ Qwen3-VL-4B 或 Qwen3-VL-8B 等小型模型可在單張 GPU（24–40 GB 顯存）上透過量化運行。Qwen3-VL-30B-A3B 與 Qwen3-VL-235B-A22B 則至少需要 8 張 GPU，每張顯存 80 GB（如 H100/A100/H200）。建議在 H100 上使用 FP8 模式以最大化運算效率。

Qwen3-VL 在視覺任務上的表現如何？ 在MMBench、OCRBench與MathVerse等基準測試中，Qwen3-VL 表現優於前代版本，OCRBench 得分達 850–920，在視覺問答（VQA）任務中超越 GPT-5 Mini。其在空間推理、影片理解與 STEM 推理方面表現優異。

Novita AI 是 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面，方便輕鬆部署 AI 模型，同時也提供高性價比、可靠的 GPU 雲端服務，用於建構與擴展 AI 應用。

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