开源之光！Qwen3-VL的真实体验到底如何？

Qwen3家族又新增了6个模型，并且在昨晚就已经提前预告了~一直就很期待Qwen3这个系列能不能再刷新一下开源模型的天花板。毕竟现在Qwen已经算是开源大模型的领头羊了

那么，这6个新模型主要的是针对不同的功能，这里我做了具体的总结：

• 开源安全模型：Qwen3Guard
• 开源多模态模型：Qwen3-VL
• 实时音视频同传 / 语音 / 翻译相关 API 型：Qwen3-LiveTranslate-Flash、升级版 Qwen3-Coder、最终版 Qwen3-Max

这里面最让人惊艳的，要属于开源模型Qwen3-VL。那么这个模型效果怎么样，实际体验如何呢？我这里做了具体的一些测试

多模态大模型Qwen3-VL全面升级

这一次的升级，Qwen3-VL实现了在多个维度的全面升级：

在纯文本的理解与生成、视觉内容的感知与推理等多个维度，以及在上下文长度支持能力、对空间关系和动态视频的理解深度等关键指标方面，乃至在与智能体（Agent）交互过程中的综合表现上，Qwen3 - VL均呈现出显著的提升与进步。

从Qwen3-VL模型架构来看，它提供了Dense和MOE两种Decoder架构。具体来说，新的多模态模型主要有三个方面的创新

• Interleaved-MRoPE：始MRoPE将特征维度按照时间（t）、高度（h)和宽度（w)的顺序分块划分，使得时间信息全部分布在高频维度上。而Qwen3-VL 中采取了 t,h,w 交错分布的形式，实现对时间，高度和宽度的全频率覆盖，这样更加鲁棒的位置编码能够保证模型在图片理解能力相当的情况下，提升对长视频的理解能力；
• DeepStack：融合多层级视觉变换器（ViT）特征，以捕捉细粒度细节并强化图像与文本的对齐效果。将以往多模态大模型（LMM）单层输入视觉tokens的范式，改为在大型语言模型 (LLM) 的多层中进行注入。这种多层注入方式旨在实现更精细化的视觉理解。
• 文本-时间戳对齐：在T-RoPE基础上进一步实现基于精确时间戳的事件定位，从而提升视频时序建模的鲁棒性。

在开源网站Huggingface中，Qwen3-VL提供了两种版本，一个是Instruct版本，另一个是推理增强版本Thinking版本。目前整体参数量级在235B之后，应该之后会再开源一些蒸馏小版本提供给更多用户进行部署。

模型性能方面确实很强，在多个基准测试集上都达到了SOTA的水平。

比如在多模态基准测试集上，Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct ，显著超越了 Gemini 2.5 Pro 和 GPT-5 等闭源模型，同时刷新了开源多模态模型的最佳成绩，展现了其在复杂视觉任务中的强大泛化能力与综合性能。

Qwen3-VL特别在两个领域有明显的提升效果，一个是视频理解领先。比如在MLVU达84.3分，在所有模型里表现顶尖。另一个是多模态通用 VQA 表现稳定，RealWorldQA、MMStar、MMBench_EN 均保持 78–90 左右的分数，整体水平接近甚至略优于 Gemini2.5-Pro。

而在推理方面，Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking 同样在多数指标上创下开源多模态模型的新高，与 Gemini 2.5 Pro 和 GPT-5 等闭源顶尖模型相比各有胜负。尤其在 Mathvision 这类复杂的多模态数学题目上，其表现甚至优于 Gemini 2.5 Pro。虽然在多学科问题、视觉推理和视频理解方面与闭源 SOTA 模型仍存在一定差距，但在 Agent 能力、文档理解、2D/3D Grounding等任务上展现出明显优势。

此外，Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct 模型具备图像推理功能支持能力。从实验数据表明，该模型在全部四项基准测试中均呈现显著且稳定的性能提升，这一结果有力证实了"图像分析协同工具调用"技术路径对于提升视觉感知能力的核心价值。

初步体验

Q1：动漫人物识别

让Qwen3-VL模型针对一幅图的所有动漫人物进行识别

最后可以让它生成python脚本，把图片中的每个人物标注出来。看标准的信息大部分都正确~

Q2：预测未来动作

预测机器人的动作，需要首先理解桌面上有什么样的东西，同时要让模型具有一定的推理能力。

因此我给了一张图：桌上有一个可乐，让它预测接下来机器人的动作，可以发现它其实很容易就推理出来了。

Q3：OCR识别

OCR识别算是一个多模态模型的基准测试了，来让我测一下Qwen3-VL的效果。

对于图片上的文字提取比较准确

Q4：图片推理

最近恰好广东这边遇上了台风天气，那么是否可以用它进行预测呢？

从它的回答上看，模型认为：图中红色路径线最终指向广东省中西部沿海，具体位于阳江市至茂名市之间的区域（如阳西县、电白区附近）

这个结论也基本没有问题。

Q5：股价分析

再来看看Qwen3-VL对于股价分析是否有识别

从分析来看，给出了具体的买入卖出价格参考，还有短期的趋势：

• 9月17日（301.20）至今呈“先冲高后回调”走势，9月22日触及阶段性高点后回落，当前在313-315区间震荡。
• 支撑位：310.05（9月23日最低价），若跌破可能下探300-305（前期平台位）。
• 阻力位：325.00（当日最高价）和330+（近期高点），突破后或打开上行空间。

写在最后

整体来看，这一波阿里 Qwen3 家族的更新，不仅在模型层面扩展了多模态和安全方向，还在 API 产品化上进一步加快了落地节奏。

特别是Qwen3-VL的表现，已经能和闭源顶尖模型正面对标，甚至在部分任务上实现超越。对于国内开源生态来说，这无疑是一次“里程碑式”的突破。

从我的体验来说，这个多模态大模型在几个方面都不小不错：

• 多模态能力：在图像、视频、OCR、推理等多个任务中，表现稳定且泛化能力强。
• 推理表现：Thinking 版本在复杂场景下给出的答案逻辑更加清晰，尤其适合需要长链路思考的任务。
• 落地价值：Instruct 版本更轻量，更适合与下游应用结合，Agent 场景的可用性大幅提升。

未来如果能进一步推出更小的蒸馏版本，让企业和个人开发者都能低成本部署，那 Qwen3 系列的影响力会再上一个台阶。