阿里云近日宣布，正式推出Qwen3-VL系列模型的紧凑dense版本，为用户提供4B和8B两种参数规模的选项。每个参数规模均包含Instruct和Thinking两种变体，以满足不同场景下的应用需求。
这款新系列模型在技术上实现了三大突破。首先，通过优化设计，显存占用显著降低，使其能够适配更多类型的硬件环境，为开发者提供了更大的灵活性。其次，尽管参数规模有所缩减，但模型完整保留了Qwen3-VL的全部能力，特别是在多模态任务处理方面，性能表现与原版相比毫不逊色。第三，在STEM、视觉问答、光学字符识别、视频理解等多个领域，模型均展现出强劲的性能。
在基准测试中，Qwen3-VL的4B和8B版本表现尤为突出。与Gemini 2.5 Flash Lite和GPT-5 Nano等同类模型相比，新版本在STEM & Puzzle、General VQA等多项任务中均取得了更优的成绩。部分指标甚至接近六个月前发布的旗舰款Qwen2.5-VL-72B，显示出其在小参数规模下的高效性能。
为了方便用户部署，阿里云还提供了FP8版本，进一步提升了模型的运行效率。用户可以通过Hugging Face和ModelScope平台获取相关资源，或通过阿里云ModelStudio平台调用Qwen3-VL-8B-Instruct和Qwen3-VL-8B-Thinking的API。GitHub上还提供了详细的实战指南，帮助用户快速上手。
从基准测试表格中可以看出，Qwen3-VL 4B/8B版本在多个任务类别中的表现均优于Gemini 2.5 Flash Lite和GPT-5 Nano，部分指标甚至达到了Qwen2.5-VL-72B的水平。这一结果充分证明了新版本模型在小参数规模下的强大能力。
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