Qwen3-VL 是阿里开源的超长上下文视觉语言模型，能看图、读视频、写代码、操作界面，把“看得懂”升级为“做得到”。
1 主要功能
1.1 万物识别：名人、动漫、地标、动植物、商品、图表、古籍文字，32 种语言 OCR，模糊倾斜低照度都能读。
1.2 视觉智能体：识别电脑/手机界面元素，自动点击、填表、打开应用，在 OS World 基准全球领先。
1.3 视觉编程：把草图、截图、视频直接转成 Draw.io、HTML、CSS、JS 代码，所见即所得。
1.4 长文档/长视频理解：原生 256 K token，可扩展 1 M，约 2 小时视频逐秒定位、全程记忆。
1.5 空间 & 3D 感知：相对坐标定位，判断遮挡、视角、距离，可输出上百个检测框，为机器人/自动驾驶提供真 3D 信息。
1.6 STEM 推理：Thinking 版专精数学与科学题，逐步推演并给出因果链，MathVista 等评测领先。
1.1 万物识别：名人、动漫、地标、动植物、商品、图表、古籍文字，32 种语言 OCR，模糊倾斜低照度都能读。
1.2 视觉智能体：识别电脑/手机界面元素，自动点击、填表、打开应用，在 OS World 基准全球领先。
1.3 视觉编程：把草图、截图、视频直接转成 Draw.io、HTML、CSS、JS 代码，所见即所得。
1.4 长文档/长视频理解：原生 256 K token，可扩展 1 M，约 2 小时视频逐秒定位、全程记忆。
1.5 空间 & 3D 感知：相对坐标定位，判断遮挡、视角、距离，可输出上百个检测框，为机器人/自动驾驶提供真 3D 信息。
1.6 STEM 推理：Thinking 版专精数学与科学题，逐步推演并给出因果链，MathVista 等评测领先。
2 技术原理
2.1 交错式多维旋转位置编码（Interleaved-MRoPE）：把时间、宽度、高度三维信息交错嵌入，长视频时空同步建模。
2.2 DeepStack 多层融合：ViT 不同层特征逐层注入 LLM，保留低层纹理与高层语义，图文对齐更细腻。
2.3 视觉 Token 化：原生分辨率输入，动态切图，每张图 8–11 k token 可伸缩，不强制缩放，细节无损。
2.4 时间戳-帧对齐：视频帧与绝对时间戳成对输入，模型内部建立“秒级索引”，实现“跳到第 42 秒”精准检索。
2.5 工具调用框架：内置函数接口，可把识别结果直接转为 UI 操作、代码生成或外部 API 调用，完成闭环任务。
2.1 交错式多维旋转位置编码（Interleaved-MRoPE）：把时间、宽度、高度三维信息交错嵌入，长视频时空同步建模。
2.2 DeepStack 多层融合：ViT 不同层特征逐层注入 LLM，保留低层纹理与高层语义，图文对齐更细腻。
2.3 视觉 Token 化：原生分辨率输入，动态切图，每张图 8–11 k token 可伸缩，不强制缩放，细节无损。
2.4 时间戳-帧对齐：视频帧与绝对时间戳成对输入，模型内部建立“秒级索引”，实现“跳到第 42 秒”精准检索。
2.5 工具调用框架：内置函数接口，可把识别结果直接转为 UI 操作、代码生成或外部 API 调用，完成闭环任务。
3 应用场景
3.1 办公自动化：上传发票、合同、报表，自动录入 ERP，生成摘要与审计报告。
3.2 教育辅导：拍照上传数学题，模型分步讲解并给出 LaTeX 公式；读完整本教材后回答学生随问。
3.3 UI/UX 设计：手绘草图→可直接运行的前端页面，设计师 5 分钟拿到可交互原型。
3.4 视频运营：两小时直播回放一键拆条，按关键词剪出 30 秒高光，自动写标题与 hashtag。
3.5 机器人/自动驾驶：实时 3D 检测+空间关系推理，输出“左前方 10 m 有行人，预计 3 秒后进入车道”。
3.6 法律医疗：上百页扫描卷宗或病历，秒级定位关键段落，提取证据链或药物剂量。
3.1 办公自动化：上传发票、合同、报表，自动录入 ERP，生成摘要与审计报告。
3.2 教育辅导：拍照上传数学题，模型分步讲解并给出 LaTeX 公式；读完整本教材后回答学生随问。
3.3 UI/UX 设计：手绘草图→可直接运行的前端页面，设计师 5 分钟拿到可交互原型。
3.4 视频运营：两小时直播回放一键拆条，按关键词剪出 30 秒高光，自动写标题与 hashtag。
3.5 机器人/自动驾驶：实时 3D 检测+空间关系推理，输出“左前方 10 m 有行人，预计 3 秒后进入车道”。
3.6 法律医疗：上百页扫描卷宗或病历，秒级定位关键段落，提取证据链或药物剂量。
4 使用方法
4.1 开源直用：Apache-2.0 许可，Hugging Face / ModelScope 下载 4B/8B/235B 权重，transformers 两行代码推理。
4.2 云端 API：阿里云百炼平台提供按量调用，支持 FP8 量化，成本低于同档模型 30%。
4.3 本地部署：官方提供 vLLM、SGLang、Docker 镜像，支持 4–8 卡 A100 并行，256 K 上下文显存占用 < 40 GB（4B 模型）。
4.4 微调扩展：提供指令集与 LoRA 脚本，企业可用私域数据训练专属视觉智能体，一周可完成领域适配。
4.1 开源直用：Apache-2.0 许可，Hugging Face / ModelScope 下载 4B/8B/235B 权重，transformers 两行代码推理。
4.2 云端 API：阿里云百炼平台提供按量调用，支持 FP8 量化，成本低于同档模型 30%。
4.3 本地部署：官方提供 vLLM、SGLang、Docker 镜像，支持 4–8 卡 A100 并行，256 K 上下文显存占用 < 40 GB（4B 模型）。
4.4 微调扩展：提供指令集与 LoRA 脚本，企业可用私域数据训练专属视觉智能体，一周可完成领域适配。
5 适用人群
5.1 开发者：想快速给应用加“看图说话”“看图操作”能力，无需自训大模型。
5.2 企业 IT：需要自动化处理票据、合同、报表、客服截图，降低人力成本。
5.3 教育/科研：教师、研究员、学生，需解析图表、公式、长文献、实验视频。
5.4 内容创作者：短视频剪辑、广告文案、社交媒体运营，需批量生成创意。
5.5 机器人/自动驾驶团队：需要端到端视觉-语言-动作闭环，节省 3D 标注成本。
5.1 开发者：想快速给应用加“看图说话”“看图操作”能力，无需自训大模型。
5.2 企业 IT：需要自动化处理票据、合同、报表、客服截图，降低人力成本。
5.3 教育/科研：教师、研究员、学生，需解析图表、公式、长文献、实验视频。
5.4 内容创作者：短视频剪辑、广告文案、社交媒体运营，需批量生成创意。
5.5 机器人/自动驾驶团队：需要端到端视觉-语言-动作闭环，节省 3D 标注成本。
6 优缺点
6.1 优点
6.1 优点
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开源可商用，4B/8B 小参数可本地跑，数据隐私可控。
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长上下文真 1 M token，视频、整书、多轮对话一次输入不截断。
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视觉 Agent 能力领先，不只是“看懂”，还能“点击”“填写”“跳转”。
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多语言 OCR+古籍识别，垂直场景覆盖最全。
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同一套权重文本能力对标旗舰纯语言模型，无需切换模型。
6.2 缺点
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235B 大模型需 8×A100 80 GB，显存门槛高；4B/8B 在极细粒度计数任务上略逊于大模型。
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视频推理时 1 M token 单次延迟 20–30 s，实时场景需流式切片。
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对低资源小语种 OCR 准确率仍低于英文/中文。
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视觉 Agent 目前只支持常见 Windows/Android 控件，小众软件需额外适配。
视觉语言模型、多模态大模型、长上下文模型、OCR 工具、视频理解模型、代码生成工具、智能自动化工具
Merlin 是一个开源的机器学习平台，由 Netflix 开发和维护。它旨在简化机器学习模型的开发、部署和管理。