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僅4B！阿里千問最強視覺模型新開源，網友：我的16GB Mac有救了

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僅4B！阿里千問最強視覺模型新開源，網友：我的16GB Mac有救了

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智東西
作者 | 李水青
編輯 | 心緣
智東西10月15日報道 ， 今日 ， 阿里通義千問團隊推出其最強視覺語言模型系列Qwen3-VL的4B與8B版本 ， 兩個尺寸均提供Instruct與Thinking版本 ， 在幾十項權威基準測評中超越Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-5 Nano等同級別頂尖模型 。
阿里千問團隊公告截圖（圖源：X平臺）
這兩個新版本模型實現了以下關鍵目標:
1、資源門檻更低：尺寸縮減顯著降低VRAM的占用 。 現在 ， 開發者可以在更廣泛的硬件設備上部署和運行模型 。
2、核心能力不減配：在縮減尺寸的同時 ， 其完整保留了Qwen3-VL的全部核心功能 。
3、基準性能優秀：在STEM、VQA、OCR、視頻理解及Agent任務等多個權威基準上 ， 其表現不僅超越了Gemini 2.5 Flash Lite和GPT-5 Nano ， 在許多場景下甚至能與阿里半年前的旗艦模型Qwen2.5-VL-72B相媲美 。
如下圖所示 ， 在多模態性能方面 ， Qwen3-VL-8B Instruct在MIABench、OCRBench、SUNRGBD、ERQA、VideoMMMU、ScreenSpot等30項權威基準測評中取得SOTA（行業最佳）成績 ， 超越了Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-5 Nano以及Qwen2.5-VL-72B等頂尖模型 。
Qwen3-VL-8B Instruct與Qwen3-VL-4B Instruct基準測評情況（圖源：Qwen）
Qwen3-VL-4B Instruct也展現出優秀的多模態性能 ， 以更少的參數量 ， 在STEM、VQA、OCR、視頻理解及Agent任務等測評中 ， 能與Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-5 Nano對打 。
在純文本表現上 ， 如下圖所示 ， Qwen3-VL-8B Instruct和Qwen3-VL-4B Instruct也相比Qwen3-4B Instruct-2507和Qwen3-8B Non-Thinking有整體提高 。
Qwen3-VL-8B Instruct與Qwen3-VL-4B Instruct基準測評情況（圖源：Qwen）
在多模態性能方面 ， Qwen3-VL-8B Thinking取得了MathVision、MMStar、HallusionBench、MM-MT-Bench、CountBench等23項權威基準測評的SOTA ， 超越Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-5 Nano高版本以及其他同等級頂尖開源模型 。 Qwen3-VL-4B Thinking同樣表現出“以小敵大”的成績 。
Qwen3-VL-8B Thinking與Qwen3-VL-4B Thinking基準測評情況（圖源：Qwen）
在純文本表現上 ， Qwen3-VL-8B Thinking和Qwen3-VL-4B Thinking相比于Qwen3-4BThinking-2507和Qwen3-8B Thinking有整體提高 。
Qwen3-VL-8B Thinking與Qwen3-VL-4B Thinking基準測評情況（圖源：Qwen）
該模型一經發布 ， 就在外網引起了不少開發者關注 。 不少人對此表示一直在等這個 ， 有人稱：“終于 ， 我在16GB的Mac上可以用了 。 ”也有不少人開始催更Qwen3-Max及其他更多版本模型了 。
外網用戶對新版本Qwen3-VL的評論（圖源：X平臺）
自9月24日阿里開源Qwen3-VL系列以來 ， 作為Qwen系列中最強的視覺語言模型 ， 該模型在全球AI開源社區中快速收獲認可 。 （《阿里又一大模型開源 ， 手機電腦樣樣玩的溜 ， 多項測試秒GPT-5》）
在9月底的Chatbot Arena子榜單Vision Arena中 ， Qwen3-VL位居第二 ， 是視覺理解領域中的全球開源冠軍；同時 ， Qwen3-VL還斬獲純文本賽道（Text Arena）的開源第一（全球第8） ， 成為首個攬獲純文本和視覺兩大領域同時開源第一的大模型 。
在Vision Arena中Qwen3-VL位居第二（圖源：Qwen）
并且 ， Qwen3-VL還在全球知名的大模型API三方聚合平臺OpenRouter圖像處理榜單上以48%的市場份額躍升至全球第一 。
Qwen3-VL在OpenRouter圖像處理榜單上表現（圖源：OpenRouter）
近期 ， 阿里還推出Qwen3-VL Cookbook（使用指南） ， 涵蓋圖像思維、計算機使用Agent、多模態變成、3D定位、空間推理、視頻理解等多種多模態用例 ， 助用戶高效上手和深度應用 。
模型地址：
https://modelscope.cn/collections/Qwen3-VL-5c7a94c8cb144b
體驗地址：
chat.qwen.ai (在模型列表選擇Qwen3-VL系列模型)
Cookbook地址：
【僅4B！阿里千問最強視覺模型新開源，網友：我的16GB Mac有救了】https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks
來源：X平臺、Hugging Face、通義千問Qwen公眾號

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