通义千问VL模型可以根据您传入的图片或视频来进行回答。

应用场景

• 图像问答：描述图像中的内容或者对其进行分类打标，如识别人物、地点、动植物等。
• 数学题目解答：解答图像中的数学问题，适用于中小学、大学以及成人教育阶段。
• 视频理解：分析视频内容，如对具体事件进行定位并获取时间戳，或生成关键时间段的摘要。
• 物体定位：支持二维和三维定位，可用于判断物体方位、视角变化、遮挡关系。
• 文档解析：将图像类的文档（如扫描件/图片PDF）解析为 QwenVL HTML或 Markdown格式，该格式不仅能精准识别文本，还能获取图像、表格等元素的位置信息。
• 视觉编码：可通过图像或视频生成代码，可用于将设计图、网站截图等生成HTML、CSS、JS 代码。
• 文字识别与信息抽取：识别图像中的文字、公式，或者抽取票据、证件、表单中的信息，支持格式化输出文本；Qwen3-VL模型支持的语言已增加至33种。

这一代在各个方面都进行了全面升级：更优秀的文本理解和生成能力、更深入的视觉感知和推理能力、扩展的上下文长度、增强的空间和视频动态理解能力，以及更强的代理交互能力。

提供密集型和 MoE 架构，适用于从边缘到云端的各种规模，并提供 Instruct 和增强推理的 Thinking 版本，以实现灵活的按需部署。

主要增强：

• 视觉代理：操作 PC/移动 GUI — 识别元素、理解功能、调用工具、完成任务。
• 视觉编码增强：从图像/视频生成 Draw.io/HTML/CSS/JS。
• 高级空间感知：判断物体位置、视角和遮挡；提供更强的 2D 接地并启用 3D 接地，用于空间推理和具身 AI。
• 长上下文和视频理解：原生 256K 上下文，可扩展到 1M；处理书籍和长达数小时的视频，具有完整的回忆和秒级索引。
• 增强的多模态推理：在 STEM/数学方面表现出色 — 因果分析和基于逻辑、证据的答案。
• 升级的视觉识别：更广泛、更高质量的预训练能够“识别一切”——名人、动漫、产品、地标、动植物等。
• 扩展的 OCR：支持 32 种语言（从 19 种增加）；在低光、模糊和倾斜条件下表现稳健；更好地处理罕见/古代字符和术语；改进了长文档结构解析。
• 与纯 LLM 相当的文本理解：无缝的文本-视觉融合，实现无损、统一的理解。

模型架构更新：

img

1. 交错 MRoPE：通过鲁棒的位置嵌入，在时间、宽度和高度上进行全频分配，增强长时间范围的视频推理。
2. DeepStack：融合多层 ViT 特征以捕捉细粒度细节并锐化图像-文本对齐。
3. 文本-时间戳对齐：超越 T-RoPE，实现精确的时间戳基础事件定位，以增强视频时间建模

Qwen3-VL模型合集

可登录ModelScope魔搭社区查看Qwen3-VL模型合集。

有如下红框的模型支持推理API。

每天有2000免费的用量额度。

关于API推理的介绍和使用可以查看该网址：https://www.modelscope.cn/docs/model-service/API-Inference/intro#%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%96%B9%E6%B3%95

注册完后，可在此页面查看访问令牌：https://www.modelscope.cn/my/myaccesstoken

为了快速体验Qwen3-VL的视觉理解能力，我们直接使用API推理。

如果你也想通过学大模型技术去帮助自己升职和加薪，可以扫描下方链接👇👇
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使用Qwen3-VL进行视觉理解

我们直接使用Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct模型进行视觉理解。

可通过右侧的推理API-Inference查看代码示例或者在线体验。

在右侧的聊天窗口可以上传图片，并输入图中描述的是什么景象？

得到的回答还是非常不错的。

此时，使用了一次免费额度。

我们还可以让他识别图中物体，输入内容图中有哪些物体，概率分别多少。

以下是完整回答。

在图像分析中，“概率”通常用于机器学习模型对物体检测或分类的置信度，而我们作为人类观察者无法精确量化“概率”。不过，我们可以根据图像内容，以主观置信度（接近100%）判断图中存在哪些物体，并用“极大概率”、“高概率”等描述其确定性。

以下是图中可识别的主要物体及其存在可能性评估：

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✅ 1. 一位女性（年轻女子）

• 存在概率：≈99.9%
• 她坐在沙滩上，穿着格子衬衫，面带微笑，与狗互动。面部特征、衣着和姿态都非常清晰。

✅ 2. 一只金毛犬（或类似品种的黄色大型犬）

• 存在概率：≈99.9%
• 狗坐姿端正，抬起前爪与人击掌，佩戴胸背带，毛色、体型、品种特征明显。

✅ 3. 沙滩

• 存在概率：≈100%
• 整个前景和中景都是细腻的沙地，有脚印和被风吹过的纹理。

✅ 4. 大海/海洋

• 存在概率：≈100%
• 背景是广阔的水面，有微小波浪拍打岸边，与天空相接。

✅ 5. 夕阳/落日光线

• 存在概率：≈99.5%
• 画面右侧有强烈的暖金色光晕，阳光从右后方照射，形成逆光效果和柔和光斑，符合日落时分特征。

✅ 6. 狗的牵引绳与胸背带

• 存在概率：≈99%
• 狗身上佩戴彩色图案的胸背带，红色牵引绳部分可见于沙地上。

✅ 7. 女子佩戴的手表

• 存在概率：≈98%
• 左手腕上戴有一块白色表带的手表，在击掌动作中清晰可见。

✅ 8. 海浪

• 存在概率：≈97%
• 在中景处可见一道正在向岸边推进的白色浪花。

✅ 9. 天空

• 存在概率：≈100%
• 图像上半部分为明亮的天空，因逆光而呈过曝的白色，但仍可辨识为天空区域。

✅ 10. 女子的衣物（格子衬衫、深色裤子）

• 存在概率：≈99%
• 衣物材质、颜色、款式清晰可见。

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⛔ 不太可能存在的物体：

• 人以外的其他动物（如海鸟、螃蟹等）——未见。
• 其他人类（如游客、摄影师）——未见。
• 建筑物、遮阳伞、沙滩椅等人工设施——未见。
• 飞机、船只等远处物体——未见。

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📌 总结：

图中主要物体均清晰可辨，不存在模糊或争议对象。若需用“概率”表达，所有核心物体的存在概率均高于 97%，多数接近 100%。这是一幅构图明确、主题突出的摄影作品，物体识别几乎没有歧义。

💡 如果你希望获得“AI模型输出的概率数值”，那需要使用如 YOLO、Detectron2 等目标检测模型进行推理。但在当前语境下，以上基于视觉观察的“高置信度判断”是最合理的回答方式。

最后结论提到如果需要概率值，可以用YOLO系列的模型。

我们使用代码的方式来进行视觉理解，点击查看代码范例。

可以点击在Notebook中打开直接使用ModelScope提供的免费服务器打开，或者将代码复制到本地的Notebook打开。

示例代码如下：

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url='https://api-inference.modelscope.cn/v1',    api_key='YOUR_API_KEY', # ModelScope Token)response = client.chat.completions.create(    model='Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct', # ModelScope Model-Id, required    messages=[{        'role':            'user',        'content': [{            'type': 'text',            'text': '描述这幅图',        }, {            'type': 'image_url',            'image_url': {                'url':                    'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/demo/images/audrey_hepburn.jpg',            },        }],    }],    stream=True)for chunk in response:    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

url地址的图片如下：

生成的内容如下：

这是一张经典的黑白照片，拍摄于1950年代，主角是著名影星奥黛丽·赫本（Audrey Hepburn）。照片中，赫本身穿一件轻盈的、带有花卉图案的吊带连衣裙，赤着双脚，蹲在厨房的地板上。她正专注地打开一个老式烤箱的门，身体微微前倾，目光投向烤箱内部，神情显得既认真又略带一丝俏皮和好奇。她的发型是标志性的短发，妆容精致，即使在日常场景中也散发着优雅的气质。厨房环境简洁，背景可见白色的橱柜和窗户，左侧有一个铺着报纸的垃圾桶，整体氛围真实而生活化。这张照片捕捉了赫本在荧幕之外自然、亲切的一面，展现了她作为“邻家女孩”的魅力，与她在电影中的经典形象形成有趣的对比，成为影史中极具代表性和亲和力的一幕。

我们也可以同时对多张图片进行理解，代码如下：

response = client.chat.completions.create(    model='Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct', # ModelScope Model-Id, required    messages=[{        'role':            'user',        'content': [{            'type': 'text',            'text': '这些图片描绘了什么内容？',        }, {            'type': 'image_url',            'image_url': {                'url':                    'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/demo/images/audrey_hepburn.jpg',            },        }, {            'type': 'image_url',            'image_url': {                'url':                    'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg',            },        }        ],    }],    stream=True)for chunk in response:    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

返回结果:

这两张图片描绘了截然不同但都充满生活气息的场景：

第一张图片（黑白照片）：

这张经典的照片拍摄的是著名影星奥黛丽·赫本 (Audrey Hepburn)。她身处一个厨房环境中，正蹲在地上，专注地打开或检查一个老式烤箱的底部抽屉。她穿着一件带有花卉图案的吊带连衣裙，赤着脚，神情认真。整个画面捕捉了一个明星在私密、日常生活中非常接地气的瞬间，展现了她优雅外表下亲和、自然的一面。

第二张图片（彩色照片）：

这张温馨的照片展现了一位年轻女子和她的宠物狗在海滩上互动的场景。在夕阳的金色光芒下，女子盘腿坐在沙滩上，面带微笑地看着她的拉布拉多犬。狗狗则乖巧地坐着，将一只前爪搭在主人的手上，仿佛在“击掌”或进行训练互动。背景是平静的海面和柔和的天空，整个画面充满了宁静、快乐与人与宠物之间深厚的情感纽带。

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总而言之，第一张图描绘的是名人奥黛丽·赫本在厨房的日常生活瞬间，而第二张图则描绘了一位女子与爱犬在海边享受温馨时光的幸福画面。两者都聚焦于人物与环境的互动，传递出真实而动人的生活感。

视频理解

• 视频地址：https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4

代码如下：

response = client.chat.completions.create(    model='Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct', # ModelScope Model-Id, required    messages=[{        'role':            'user',        'content': [{            'type': 'text',            'text': '这段视频的内容是什么?',        }, {            'type': 'video_url',            'video_url': {                'url':                    'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4',            },        }],    }],    stream=True)for chunk in response:    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

输入内容：

这段视频展示了一位年轻女性的面部特写，背景模糊，焦点集中在她的表情和动作上。她留着齐肩短发，带有刘海，穿着一件粉色针织开衫，内搭白色T恤，佩戴一条细项链。整个视频中，她面带微笑，表情自然生动，时而微笑、时而张嘴说话或轻笑，眼神明亮，充满亲和力。她的笑容温暖，偶尔露出牙齿，显得活泼可爱。整体氛围轻松愉快，给人一种阳光、积极的感觉。右上角有“通义·AI合成”的水印，表明该视频是由AI生成或合成的内容，而非真实拍摄。总结：这是一段由AI生成的女性面部特写视频，展现其自然微笑与生动表情，旨在传递愉悦、亲切的情绪。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

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资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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