Qwen3-VL是Qwen系列新一代视觉-语言模型，面向图文理解、视频理解、多模态推理与智能体交互等场景。
官方形态同时覆盖Dense与MoE，并提供Instruct/Thinking等版本，支持从边缘端到云端的灵活部署。
整体特点：
- 架构侧更新：Interleaved-MRoPE、DeepStack、多级视觉特征融合与文本-时间戳对齐能力；
- 能力全面升级：文本理解与生成、视觉感知与推理、空间理解、视频时序建模与Agent交互能力同步增强；
- 长上下文与长视频理解：原生支持256K上下文，可扩展到1M，适配长文档与小时级视频分析；
- 视觉智能体能力：可识别GUI元素、理解界面功能，并结合工具调用完成复杂任务；
- OCR能力增强：支持更多语言，对低光、模糊、倾斜与复杂排版场景更稳健；
- 文本-视觉深度融合：在纯文本任务保持较强性能，同时具备统一的多模态理解能力。
- 类型：视觉-语言指令模型（Instruct）
- 架构：
Qwen3VLForConditionalGeneration - 模型类型：
qwen3_vl - 参数规模：32B（以模型命名为准）
- 文本上下文长度：262144
- 文本层数：64
- 文本隐藏维度：5120
- 文本FFN中间层维度：25600
- 文本注意力头数：Q=64，KV=8，head_dim=128
- 文本词表大小：151936
- RoPE参数：
rope_theta=5000000，mrope_section=[24,20,20] - 视觉编码器层数：27
- 视觉隐藏维度：1152
- 视觉头数：16
- 视觉FFN中间层维度：4304
- 图像Patch大小：16，时序Patch大小：2
- 视觉输出映射维度：5120（与文本隐藏维度对齐）
- 类型：视觉-语言指令模型（Instruct）
- 架构：
Qwen3VLMoeForConditionalGeneration - 模型类型：
qwen3_vl_moe - 参数规模：235B，激活参数22B（以模型命名为准）
- 文本上下文长度：262144
- 文本层数：94
- 文本隐藏维度：4096
- 文本FFN中间层维度：12288
- 文本注意力头数：Q=64，KV=4，head_dim=128
- 文本词表大小：151936
- RoPE参数：
rope_theta=5000000，mrope_section=[24,20,20] - MoE配置：专家总数128，每token激活专家数8，
moe_intermediate_size=1536 - 视觉编码器层数：27
- 视觉隐藏维度：1152
- 视觉头数：16
- 视觉FFN中间层维度：4304
- 图像Patch大小：16，时序Patch大小：2
- 视觉输出映射维度：4096（与文本隐藏维度对齐）