/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Базовая модель
Qwen3-VL-8B-Instruct
Опубликована
14 окт 2025

qwen3vl-8B-Thinking-fp16-mlx

Изображение и текст → текст10 профессий

Мультимодальная модель Qwen3-VL на 8 млрд параметров для диалога и рассуждений по тексту, изображениям и видео, оптимизированная для MLX на Apple Silicon.

109скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 дек 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Qwen3-VL-8B-Thinking — мультимодальная модель семейства Qwen3-VL от команды Qwen компании Alibaba Cloud, представленная в формате MLX fp16 для локального запуска на компьютерах Apple Silicon через NexaSDK. Это производная от Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct модель с 8 млрд параметров, предназначенная для диалога и рассуждений по тексту, изображениям и видео.

Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, анализа сцен, графиков и документов, объяснения результатов и многошагового анализа мультимодальных данных. Она принимает текст и изображения, в том числе последовательности видеокадров, и формирует текстовые ответы; README также заявляет структурированные цепочки рассуждений и JSON-ответы. Карточка отмечает многоязычные возможности, но не перечисляет конкретные языки или длину контекста.

В README заявлены углублённое визуальное рассуждение и работа с длинным контекстом, однако конкретные тесты и количественные результаты не приведены. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0, унаследованной от базовой модели Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям и видеокадрам
  • анализ графиков, диаграмм и визуальных данных
  • разбор документов и объяснение их содержимого
  • многошаговое визуальное рассуждение
  • генерация объяснений и структурированных ответов по мультимодальному контексту

Ограничения

README не приводит количественных результатов бенчмарков или подтверждённого предельного размера контекста. Конкретные поддерживаемые языки не перечислены.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-VL-8B-Thinking

Run Qwen3-VL-8B-Thinking optimized for Apple Silicon on MLX with NexaSDK.

Quickstart

  1. Install NexaSDK

  2. Run the model locally with one line of code:

    nexa infer NexaAI/qwen3vl-8B-Thinking-fp16-mlx
    

Model Description

Qwen3-VL-8B-Thinking is an 8-billion-parameter multimodal large language model from Alibaba Cloud’s Qwen team.
As part of the Qwen3-VL (Vision-Language) family, it is designed for deep multimodal reasoning — combining visual understanding, long-context comprehension, and structured chain-of-thought generation across text, images, and videos.

The Thinking variant focuses on advanced reasoning transparency and analytical precision. Compared to the Instruct version, it produces richer intermediate reasoning steps, enabling detailed explanation, planning, and multi-hop analysis across visual and textual inputs.

Features

  • Deep Visual Reasoning: Interprets complex scenes, charts, and documents with multi-step logic.
  • Chain-of-Thought Generation: Produces structured reasoning traces for improved interpretability and insight.
  • Extended Context Handling: Maintains coherence across longer multimodal sequences.
  • Multilingual Competence: Understands and generates in multiple languages for global applicability.
  • High Accuracy at 8B Scale: Achieves strong benchmark performance in multimodal reasoning and analysis tasks.

Use Cases

  • Research and analysis requiring visual reasoning transparency
  • Complex multimodal QA and scientific problem solving
  • Visual analytics and explanation generation
  • Advanced agent systems needing structured thought or planning steps
  • Educational tools requiring detailed, interpretable reasoning

Inputs and Outputs

Input:

  • Text, image(s), or multimodal combinations (including sequential frames or documents)
  • Optional context for multi-turn or multi-modal reasoning

Output:

  • Structured reasoning outputs with intermediate steps
  • Detailed answers, explanations, or JSON-formatted reasoning traces

License

Refer to the official Qwen license for usage and redistribution details.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов
75cad12

0 моделей