Qwen3 VL 32B Instruct
5925°
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Qwen | 131,072 token context | $0.10/M input, $0.42/M output. Ang Qwen3-VL-32B-Instruct ay isang malawakang multimodal vision-language model na dinisenyo para sa mataas na precision na pag-unawa at pag-iisip sa teksto, mga larawan, at video. Sa 32 bilyong parameters, pinagsasama nito ang malalim na visual perception sa advanced na teksto...
Mga gabay para sa model na ito
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download
Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang Qwen3 VL 32B Instruct ay 32-bilyong-parameter na vision-language model ng Alibaba na ginawa upang hawakan ang teksto, mga larawan, at video sa iisang sistema. Ito ay nakatuon sa mga gawain na nangangailangan ng masusing visual na pagbasa kasabay ng malakas na reasoning kaysa sa pangkaraniwang chat. Sa halagang $0.10 kada milyon input tokens, ito ay nasa makatwirang presyo para sa isang modelong ganito kalaki, kaya sulit itong isaalang-alang para sa mga dokumento o biswal na komplikadong gawain.
Kilalang-kilala sa
- Mataas na precision sa pag-unawa sa mga larawan, video, at teksto sa iisang modelo
- 32B parameter scale na nagbibigay ng malalim na reasoning sa mga visual na gawain
- Kumpetitibong presyo sa input para sa isang malaking multimodal na modelo
- 128K token context na kayang hawakan ang mahahabang dokumento kasabay ng mga kalakip na visual
Mag-ingat sa
- Hindi pampubliko ang weights; nakatali ka sa API access at walang lokal na deployment.
- Ang output tokens ay nagkakahalaga ng $0.42/M na mabilis dumami sa mga verbose o multi-turn na visual na gawain.
- Walang inilathalang detalye ng model card, kaya hindi malinaw ang mga opsyon sa fine-tuning at mga termino ng lisensya.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Kunin ang table mula sa larawan
Naka-attach ang isang larawan ng naka-print na financial table. Kunin ang bawat hilera at kolum sa isang malinis na markdown table, panatilihin ang lahat ng numero nang eksakto gaya ng ipinakita. Markahan ang anumang cell kung saan hindi malinaw o bahagyang natakpan ang teksto.
Mag-isip sa isang diagram
Naka-attach ang isang system architecture diagram. Ipaliwanag sa akin ang daloy ng datos hakbang-hakbang, tukuyin ang anumang single points of failure na nakikita mo, at magmungkahi ng isang konkretong pagbabago para mapabuti ang resilience.
Buodin ang isang mahabang dokumento
Narito ang isang 60-pahinang regulatory filing. Bigyan ako ng isang structured summary: ang pangunahing obligasyong inilalarawan, ang mga mahahalagang deadline, anumang parusa na binanggit, at ang tatlong bagay na kailangang unahin ng compliance team.
Ihambing sa
- Qwen3.8 FlashModelong bukas ang timbang1,000,000 token na konteksto · $0.15/M input, $0.47/M output
- Qwen3.5-9BModelong bukas ang timbang262,144 token na konteksto · $0.10/M input, $0.15/M output
- Qwen3 MaxModelong bukas ang timbang262,144 token na konteksto · $0.78/M input, $3.90/M output
- Qwen3 Max ThinkingModelong bukas ang timbang262,144 token na konteksto · $0.78/M input, $3.90/M output
Higit pang mga text model mula sa qwen
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3 VL 32B nang lokal?
- Hindi. Hindi inilabas ng Alibaba ang pampublikong weights para sa modelong ito, kaya API-only ito at hindi maaaring patakbuhin sa sarili mong hardware.
- Magkano ang halaga ng Qwen3 VL 32B at gaano kahaba ang konteksto nito?
- Ito ay nagkakahalaga ng $0.10 kada milyon input tokens at $0.42 kada milyon output tokens, na may 131,072-token na context window.
- Paano ito naiiba sa isang text-only na Qwen3 model?
- Ang variant na ito ay may visual encoder kaya kaya nitong iproseso ang mga larawan at video kasabay ng teksto; ang text-only na Qwen3 model ay hindi tumatanggap ng image o video inputs.
Hatol ng KapitanIsang kapani-paniwala at makatwirang presyong vision-language model para sa seryosong visual reasoning na gawain, na limitado lamang ng saradong weights.
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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.
Paano nagkakalkula ang score na ito
Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Ang Qwen3 VL 32B Instruct ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmqwenpaninginpangangatwiranpananaliksikmahabang konteksto
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153