1. 简介
Qianfan-VL 是百度开源的多尺寸、多模态视觉理解大模型，集 OCR、文档解析、数学推理与图表分析于一身，可在国产昆仑芯上高效运行。
2. 主要功能
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图文双模态理解：同时读取图像与文本，输出描述、回答或结构化信息。
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全场景 OCR：支持印刷体、手写、公式、艺术字、票据、身份证、自然场景文字等识别与字段抽取。
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文档智能：复杂版面分析、表格还原、图表问答、扫描件检索。
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数学与推理：拍照解题、几何推导、函数分析、图表趋势计算（8B/70B 支持思维链）。
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多尺寸可选：3B/8B/70B 三档参数量，分别面向端侧实时、服务节点、离线精算场景。
3. 技术原理
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多模态架构
• 语言底座：3B 基于 Qwen2.5，8B/70B 基于 Llama 3.1，并扩充 3T 级中英词表。
• 视觉编码：InternViT 初始化，动态分块，最高 4K 分辨率输入。
• 跨模态融合：MLP 适配器桥接视觉与语言，保证信息对齐。 -
四阶段训练管线
① 大规模图文对齐预训练 → ② 领域高密度数据混合微调 → ③ 推理能力强化 → ④ 人类偏好对齐。 -
数据生产引擎
结合传统 CV 模型+程序化生成，自动生产公式、图表、票据、几何题等千万级高精度样本。 -
国产算力
全流程在 5000 片百度自研昆仑芯 P800 上完成，采用张量+流水并行与定制算子优化。
4. 应用场景
• 智能办公：发票、合同、报表扫描录入与问答。
• K12 教育：拍照搜题、自动批改、几何/函数讲解。
• 金融：身份证、银行卡、开户资料结构化和合规审核。
• 电商：商品包装文字提取、广告图内容审核。
• 工业：仪表盘读数、质检图缺陷说明。
• 数据合成：用大模型离线生成高质量图文对，反哺小模型训练。
• 智能办公：发票、合同、报表扫描录入与问答。
• K12 教育：拍照搜题、自动批改、几何/函数讲解。
• 金融：身份证、银行卡、开户资料结构化和合规审核。
• 电商：商品包装文字提取、广告图内容审核。
• 工业：仪表盘读数、质检图缺陷说明。
• 数据合成：用大模型离线生成高质量图文对，反哺小模型训练。
5. 使用方法
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开源下载：GitHub 仓库获取权重与推理代码。
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千帆平台 API：注册百度智能云账号，调用 ModelBuilder 视觉理解接口，按 token 计费。
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本地部署：
• 3B 模型可在 RTX 3060 级显卡或 Arm 端侧设备运行；
• 8B/70B 建议配备多卡 A100/昆仑芯 P800 并启用张量并行。 -
调用示例（Python）
Python
from qianfan_vl import QianfanVL
model = QianfanVL("Qianfan-VL-8B")
answer = model.chat(image="chart.png", prompt="提取图中数据并给出趋势结论")
print(answer)-
微调：提供 Lora/全参微调脚本，支持企业私有数据领域化。
6. 适用人群
• 需要 OCR+文档理解的中小企业与系统集成商。
• 教育类 App / 智能硬件厂商。
• 金融、保险、运营商后台自动化团队。
• 研究多模态、国产化算力的学者与高校实验室。
• 对“国产芯片+开源大模型”有政策或安全要求的政府机构。
• 需要 OCR+文档理解的中小企业与系统集成商。
• 教育类 App / 智能硬件厂商。
• 金融、保险、运营商后台自动化团队。
• 研究多模态、国产化算力的学者与高校实验室。
• 对“国产芯片+开源大模型”有政策或安全要求的政府机构。
7. 优缺点
优点
✅ 国产全栈：自研芯片+自研框架+开源模型，符合信创与数据不出境要求。
✅ 多尺寸：3B 端侧秒级、70B 精度 SOTA，可按场景灵活裁剪。
✅ OCR/数学专项增强：在中文手写、公式、图表 benchmark 上领先同量级模型。
✅ 思维链激活：8B 以上版本可输出推理步骤，提升复杂任务可解释性。
✅ 商用友好：Apache-2.0 风格许可证，支持二次开发、商业分发。
优点
✅ 国产全栈：自研芯片+自研框架+开源模型，符合信创与数据不出境要求。
✅ 多尺寸：3B 端侧秒级、70B 精度 SOTA，可按场景灵活裁剪。
✅ OCR/数学专项增强：在中文手写、公式、图表 benchmark 上领先同量级模型。
✅ 思维链激活：8B 以上版本可输出推理步骤，提升复杂任务可解释性。
✅ 商用友好：Apache-2.0 风格许可证，支持二次开发、商业分发。
缺点
❗ 70B 对显存要求高，边缘场景需额外蒸馏或量化。
❗ 英文通用对话能力略低于顶尖双语模型，需继续增量训练。
❗ 昆仑芯生态工具链相对 Nvidia 仍在完善，部分算子需手动调优。
❗ 当前开源仅含推理代码，训练数据与完整流程脚本未完全公开。
❗ 70B 对显存要求高，边缘场景需额外蒸馏或量化。
❗ 英文通用对话能力略低于顶尖双语模型，需继续增量训练。
❗ 昆仑芯生态工具链相对 Nvidia 仍在完善，部分算子需手动调优。
❗ 当前开源仅含推理代码，训练数据与完整流程脚本未完全公开。
8. 分类标签
多模态大模型、视觉理解、OCR、文档智能、数学推理、开源模型、国产芯片、企业级 AI
多模态大模型、视觉理解、OCR、文档智能、数学推理、开源模型、国产芯片、企业级 AI
端到端多模态SVG生成模型，能够通过文本、图像或角色参考等多种输入方式生成高质量的矢量图形。