Bisakah saya menjalankan Qwen3-VL-8B-Instruct secara lokal?

Ya, bobotnya terbuka dan tersedia di Hugging Face di Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct. Anda dapat memuatnya dengan Hugging Face Transformers; flash_attention_2 direkomendasikan untuk penggunaan multi-gambar dan video guna mengurangi tekanan memori.

Berapa biaya dan seberapa besar jendela konteksnya?

Melalui API, harganya $0,25 per satu juta token input dan $0,75 per satu juta token output, dengan jendela konteks asli 256K token yang menurut pembuatnya dapat diperluas hingga 1 juta token.

Apa perbedaan 8B dengan model Qwen3-VL lainnya?

Qwen3-VL hadir dalam beberapa ukuran; 8B adalah varian padat yang lebih kecil, cocok untuk penerapan lokal dan penggunaan API dengan biaya lebih rendah, sementara model yang lebih besar dalam seri ini ditujukan untuk tugas skala cloud di mana kedalaman penalaran maksimal lebih penting daripada efisiensi.

Qwen3 VL 8B Instruct

5985°

#llm #qwen #visi #konteks panjang #agen #lokal

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

Qwen | konteks 262.144 token | $0,25/M input, $0,75/M output. Qwen3-VL-8B-Instruct adalah model visi-bahasa multimodal dari seri Qwen3-VL, dibangun untuk pemahaman dan penalaran berkualitas tinggi di seluruh teks, gambar, dan video. Model ini menampilkan fusi multimodal yang ditingkatkan dengan Interleaved-MRoPE untuk penalaran temporal jangka panjang, DeepStack untuk penyelarasan visual-teks yang halus, dan penyelarasan teks-waktu untuk lokalisasi kejadian yang tepat. Model mendukung jendela konteks asli 256K token, dapat diperluas hingga 1 juta token, dan menangani input media statis dan…Qwen | konteks 262.144 token | $0,25/M input, $0,75/M output. Qwen3-VL-8B-Instruct adalah model visi-bahasa multimodal dari seri Qwen3-VL, dibangun untuk pemahaman dan penalaran berkualitas tinggi di seluruh teks, gambar, dan video. Model ini menampilkan fusi multimodal yang ditingkatkan dengan Interleaved-MRoPE untuk penalaran temporal jangka panjang, DeepStack untuk penyelarasan visual-teks yang halus, dan penyelarasan teks-waktu untuk lokalisasi kejadian yang tepat. Model mendukung jendela konteks asli 256K token, dapat diperluas hingga 1 juta token, dan menangani input media statis dan dinamis untuk tugas seperti penguraian dokumen, tanya jawab visual, penalaran spasial, dan kontrol GUI. Model mencapai pemahaman teks yang sebanding dengan LLM terkemuka sambil memperluas cakupan OCR ke 32 bahasa dan meningkatkan ketahanan dalam kondisi visual yang beragam.

Panduan untuk model ini

LLM lokal terbaik berdasarkan kasus penggunaan (Oktober 2026): model terbuka yang tepat untuk setiap pekerjaan

Berapa banyak VRAM yang sebenarnya saya butuhkan untuk AI lokal?

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI lokal mana yang harus digunakan, dan model top mana yang dijalankan masing-masing

Apa itu file GGUF? Penjelasan model terkuantisasi (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Qwen3-VL-8B-Instruct adalah model visi-bahasa dengan bobot terbuka dari Qwen yang menangani teks, gambar, dan video dalam jendela konteks asli 256K token. Dengan 8 miliar parameter, model ini berada di ujung yang lebih kecil dari keluarga Qwen3-VL, namun membawa tumpukan arsitektur lengkap termasuk penyelarasan visual-teks yang halus dan OCR 32 bahasa. Model ini cocok untuk pengembang dan peneliti yang menginginkan kemampuan multimodal serius yang dapat dijalankan secara lokal tanpa anggaran GPU besar.

Dikenal untuk

OCR dalam 32 bahasa, tangguh terhadap blur, cahaya rendah, dan kemiringan dokumen
Kontrol agen GUI: menavigasi antarmuka PC dan mobile, memanggil alat secara otonom
Penalaran temporal video dengan lokalisasi kejadian per detik
Menghasilkan Draw.io, HTML, CSS, dan JS langsung dari input gambar atau video
Konteks asli 256K, dapat diperluas hingga 1 juta token untuk dokumen dan video panjang

Waspadai

Dengan 8 miliar parameter, model ini menukar sedikit ruang kepala dibanding varian Qwen3-VL yang lebih besar untuk tugas penalaran kompleks.
Menjalankan secara lokal dengan konteks penuh 256K membutuhkan VRAM signifikan; ekstensi 1 juta token tidak dijamin di semua pengaturan inferensi.
Ketentuan lisensi untuk penggunaan komersial tidak dijelaskan di kartu model; periksa repositori Qwen sebelum digunakan dalam produk.

Terbaik untuk

Penglihatan

Konteks panjang

Agen dan penggunaan alat

Jalankan secara lokal

Anggaran

Prompt untuk dicoba

Ekstrak tabel dari dokumen

Saya melampirkan faktur yang dipindai dengan tabel multi-kolom. Ekstrak setiap baris sebagai JSON terstruktur, pertahankan header kolom persis seperti tercetak. Tandai sel mana pun yang teksnya ambigu karena kualitas gambar.

Deskripsikan adegan video

Tonton klip video pendek yang dilampirkan. Daftar kejadian utama secara kronologis dengan perkiraan waktu. Kemudian jelaskan hubungan spasial antara objek utama di frame terakhir.

Tugas GUI dari tangkapan layar

Berikut adalah tangkapan layar aplikasi desktop. Saya ingin mengekspor proyek saat ini sebagai PDF. Identifikasi elemen UI mana yang harus saya klik pertama, jelaskan posisinya di layar, dan uraikan urutan langkah lengkap untuk menyelesaikan ekspor.

Bandingkan dengan

Qwen3.7 Flash
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $0.03/M input, $0.13/M output
Qwen3.8 Max (0902)
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $2.00/M input, $6.00/M output
Qwen3.8 Omni Flash
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $0.15/M input, $0.47/M output
Qwen3.7 Plus
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $0.32/M input, $1.28/M output

Model teks lain dari qwen

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Qwen3-VL-8B-Instruct secara lokal?: Ya, bobotnya terbuka dan tersedia di Hugging Face di Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct. Anda dapat memuatnya dengan Hugging Face Transformers; flash_attention_2 direkomendasikan untuk penggunaan multi-gambar dan video guna mengurangi tekanan memori.
Berapa biaya dan seberapa besar jendela konteksnya?: Melalui API, harganya $0,25 per satu juta token input dan $0,75 per satu juta token output, dengan jendela konteks asli 256K token yang menurut pembuatnya dapat diperluas hingga 1 juta token.
Apa perbedaan 8B dengan model Qwen3-VL lainnya?: Qwen3-VL hadir dalam beberapa ukuran; 8B adalah varian padat yang lebih kecil, cocok untuk penerapan lokal dan penggunaan API dengan biaya lebih rendah, sementara model yang lebih besar dalam seri ini ditujukan untuk tugas skala cloud di mana kedalaman penalaran maksimal lebih penting daripada efisiensi.

Putusan Kapten
Model multimodal yang benar-benar mumpuni dengan ukuran dan harga yang membuat penerapan lokal realistis, paling kuat saat melibatkan dokumen, video, atau kontrol GUI.

Kartu model di Hugging Face

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

DeepSeek V3.2

TEXT / LLM

Nemotron 3.5 Lightning

TEXT / LLM

gemma 4 31B it turbo

TEXT / LLM

Llama 3.3 70B Instruct

TEXT / LLM

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Qwen3 VL 8B Instruct adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm qwen visi konteks panjang agen lokal anggaran

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model