Qwen3-VL是阿里发布的视觉-语言多模态大模型，支持256K token上下文。文章解析其三模块架构和三大核心创新：Interleaved MRoPE解决频谱不平衡，DeepStack实现多层特征融合，Text-based Timestamp提供显式时间表征。通过分阶段训练策略，模型在多模态理解、长上下文建模和纯文本能力上实现全面突破，评估结果达业界领先水平。

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引言

Qwen3-VL是阿里Qwen团队最新发布的视觉-语言多模态大模型,在保持纯文本能力的同时,实现了对图像、视频、长文档的原生支持。该模型最显著的特点是支持高达256K token的多模态上下文,并通过三大架构创新——Interleaved MRoPE、DeepStack和Text-based Timestamp——在多模态理解与推理任务上达到了业界领先水平。

本文将深入解析Qwen3-VL的模型架构设计与分阶段训练策略,重点剖析核心创新的设计动机、理论依据及实验验证。

一、整体架构:三模块协同的多模态融合

Qwen3-VL延续了经典的视觉-语言模型架构,由三个核心模块组成:

1.1 Vision Encoder:动态分辨率的视觉编码

Qwen3-VL采用**SigLIP-2 (SO-400M)**作为视觉编码器,在官方预训练权重基础上继续训练以支持**动态分辨率输入**。与固定分辨率方案相比,动态分辨率能够:

• 保留图像原始宽高比,减少信息损失
• 根据图像复杂度自适应分配视觉token数量
• 通过min_pixels和max_pixels参数灵活控制计算成本 对于小尺寸模型(2B/4B),使用SigLIP2-Large (300M)以降低计算开销。

1.2 Vision-Language Merger:高效的模态对齐

Merger采用**两层MLP**结构,将Vision Encoder输出的视觉特征patch压缩为单个视觉token,并对齐到LLM的隐藏维度。这种设计在保持表达能力的同时,显著减少了视觉token的序列长度。

核心代码示例:

class VisionLanguageMerger(nn.Module):    def __init__(self, vision_dim, llm_dim):        super().__init__()        self.mlp = nn.Sequential(            nn.Linear(vision_dim * 4, llm_dim),  # 2x2 patch合并            nn.GELU(),            nn.Linear(llm_dim, llm_dim)        )        def forward(self, visual_features):        # visual_features: [B, H/2, W/2, C]        merged = self.merge_2x2_patches(visual_features)  # [B, H/2/2, W/2/2, C*4]        return self.mlp(merged)  # [B, num_visual_tokens, llm_dim]

1.3 LLM Backbone:Dense与MoE双线并行

全参数Transformer

• MoE模型(30B-A3B/235B-A22B):稀Qwen3-VL提供两类架构:
• Dense模型(2B/4B/8B/32B):标准的疏混合专家架构,通过decoder_sparse_step参数控制MoE层频率,在相同激活参数量下获得更大的模型容量

二、三大核心创新:理论与实践

2.1 Interleaved MRoPE:解决频谱不平衡的位置编码

问题诊断

原始MRoPE(Multi-dimensional Rotary Position Embedding)将embedding维度分为时间(t)、高度(h)、宽度(w)三个子空间,**连续分配**频率:

原始布局

这种设计导致频谱不平衡:

• 时间维度独占低频段,空间维度集中在高频段
• 长视频场景下,低频信息不足以编码复杂的时空关系
• 消融实验显示在长视频理解任务上性能下降明显

解决方案:Interleaved布局

Qwen3-VL提出交错分配频率的方案:

交错布局

核心实现:

def apply_interleaved_mrope(self, freqs, mrope_section):    """    将原始的分块布局 [TTT...HHH...WWW] 重组为交错布局 [THWTHW...]        Args:        freqs: (3, bs, seq_len, head_dim // 2) - 原始频率        mrope_section: [24, 20, 20] - 各维度分配的维度数    """    freqs_t = freqs[0]  # 基础时间频率    for dim, offset in enumerate((1, 2), start=1):  # 遍历H, W        length = mrope_section[dim] * 3        idx = slice(offset, length, 3)  # 间隔为3的索引        freqs_t[..., idx] = freqs[dim, ..., idx]  # 交错插入    return freqs_t

效果验证

论文未直接提供Interleaved MRoPE的单独消融实验,但在长视频任务(LVBench)上,Qwen3-VL相比Qwen2.5-VL提升显著:

• MLVU: 69.2% → 78.1% (+8.9%)
• LVBench: 47.6% → 58.0% (+10.4%)

这一提升部分归功于Interleaved MRoPE对长时序信息的更好建模。

2.2 DeepStack:多层视觉特征的深度融合

设计动机

传统VLM仅使用Vision Encoder**最后一层**的特征,丢失了中间层的细粒度信息。受DeepStack论文启发,Qwen3-VL提出跨层特征融合机制。

架构设计

关键实现:

# 配置提取的层索引(默认为8, 16, 24层)deepstack_visual_indexes = [8, 16, 24]# 创建与索引数量对应的Mergerdeepstack_merger_list = nn.ModuleList([    VisionPatchMerger(config, use_postshuffle_norm=True)    for _ in range(len(deepstack_visual_indexes))])# 在Vision Encoder的forward中提取特征for layer_num, block in enumerate(self.blocks):    hidden_states = block(hidden_states, ...)    if layer_num in deepstack_visual_indexes:        idx = deepstack_visual_indexes.index(layer_num)        feature = deepstack_merger_list[idx](hidden_states)        deepstack_features.append(feature)# 在LLM的前几层注入特征def _deepstack_process(hidden_states, visual_pos_masks, visual_embeds):    hidden_states = hidden_states.clone()    hidden_states[visual_pos_masks] += visual_embeds  # 残差连接    return hidden_states

消融实验验证

论文Table 12展示了DeepStack的消融实验(基于15B-A2B内部模型,200B token预训练):

方法	InfoVQA	DocVQA	ChartQA	AI2D	MMMU	平均
Baseline	71.9	89.5	81.5	81.8	52.9	74.7
+DeepStack	74.2	91.1	83.3	83.2	54.1	76.0

结论:DeepStack在文档理解和细粒度视觉任务上带来1.3%的平均提升,验证了多层特征融合对增强视觉-语言对齐的有效性。

2.3 Text-based Timestamp:视频时间的显式表征

问题分析

Qwen2.5-VL使用T-RoPE(Temporal RoPE),将视频帧的绝对时间编码到位置ID中。这种方式存在两个问题:

1. 位置ID稀疏:长视频(如2小时)会产生极大的时间位置ID,导致模型难以学习
2. 采样依赖:需要在不同帧率下均匀采样,增加数据构建成本

解决方案:时间戳Token化

Qwen3-VL采用文本token表示时间戳的方案:

<3.0s> <vision_start> <frame_1> <vision_end> <6.0s> <vision_start> <frame_2> <vision_end><9.0s> <vision_start> <frame_3> <vision_end>

实现细节:

# 将多帧视频分割为单帧段video_grid_thw = torch.repeat_interleave(    video_grid_thw,     video_grid_thw[:, 0],  # 时间维度    dim=0)video_grid_thw[:, 0] = 1  # 每段时间维度设为1# 计算每帧对应的秒数second_per_grid = temporal_patch_size / fpstimestamps = [f"<{i * second_per_grid:.1f}s>" for i in range(num_frames)]

优势:

• 时间信息更直观,模型可直接理解"3秒处发生了什么"
• 支持HMS格式(如"00:01:30"),增强时间表达的多样性
• 降低了对特定采样率的依赖

效果验证

在视频时序定位任务Charades-STA上:

• Qwen3-VL-8B: 59.9% mIoU
• 相比Qwen2.5-VL显著提升(具体数值未公开)

三、分阶段训练:从对齐到超长上下文

3.1 预训练四阶段

Qwen3-VL的预训练遵循"由短到长、由浅入深"的策略:

Stage 0: 视觉-语言对齐 (Vision-Language Alignment)

训练策略:

• 仅训练Merger,冻结Vision Encoder和LLM
• 数据:67B高质量图文对、OCR数据
• 目标:建立视觉特征到语言空间的初步映射

设计理由:Vision Encoder和LLM均已具备强大的单模态表征能力,仅需学习"翻译"层即可快速建立跨模态联系,避免过早破坏预训练权重。

Stage 1: 多模态预训练 (Multimodal Pre-Training)

训练策略:

• 全参数训练:Vision Encoder、Merger、LLM同时更新
• 数据:1T token,混合VL数据(图像、视频、文档)与纯文本数据
• 关键数据:Interleaved文档、VQA、Grounding、STEM推理

核心优化:引入Square-root Reweighting机制,解决纯文本与多模态数据的loss不平衡问题:

其中为各类型样本数量。这种策略避免了多模态数据稀释纯文本能力。

Stage 2: 长上下文预训练

训练策略:

• 序列长度扩展至32K
• 增加纯文本比例,强化长文本理解
• 引入更多长视频和Agent轨迹数据

技术细节:

• 动态调整视频采样率(fps),在长度限制下保留更多帧
• 合并连续页面构建长文档序列

Stage 3: 超长上下文适应

训练策略:

• 序列长度推至极限:256K token
• 专注长视频(2小时)和长文档(数百页)任务
• 数据量相对较小(100B),作为微调性质的适应阶段

3.2 后训练三阶段

Phase 1: 监督微调 (SFT)

数据构建:

• 规模:120万样本(1/3纯文本,2/3多模态)
• 双模式:

• Non-thinking: 标准指令遵循
• Thinking: 长思维链(CoT)格式,显式建模推理过程

质量控制:

• Query过滤:剔除不可验证或模糊指令
• Response过滤:规则过滤(重复、格式)+ Qwen2.5-VL模型评分

Phase 2: 强对弱蒸馏

利用Qwen3-VL-235B作为教师模型,指导小模型学习:

# Off-policy阶段:学习教师输出loss_kd = KL_div(student_logits, teacher_outputs)# On-policy阶段:对齐logits分布student_outputs = student.generate(prompts)teacher_logits = teacher(prompts)loss_kd = KL_div(student_logits, teacher_logits)

实验表明,蒸馏阶段对小模型性能提升显著(如Qwen3-VL-8B在MMMU上从61.4%提升至74.1%)。

Phase 3: 强化学习

推理RL:

• 任务:Math、Code、VQA等可验证任务
• 算法:SAPO(Soft Adaptive Policy Optimization)
• 数据:30K高质量查询,通过Best-of-N采样构建

通用RL:

• 目标:指令遵循、偏好对齐
• 奖励设计:

• 规则奖励:格式、语言一致性
• 模型奖励:Qwen2.5-VL-72B作为评判器

Thinking with Images: 针对Agent能力,引入工具调用奖励:

防止模型通过单次工具调用"作弊"获得高奖励。

四、数据工程:质量与多样性的平衡

4.1 预训练数据亮点

1. 图像Caption重构:使用Qwen2.5-VL-32B对原始alt-text进行重写,生成包含空间布局、对象关系的细粒度描述
2. 多语言OCR:从10种语言扩展至39种,合成3000万样本
3. 3D Grounding:统一到虚拟相机坐标系,输出9-DoF边界框(位置+尺寸+姿态)
4. STEM合成数据:代码渲染几何图形,生成100万点定位样本和200万感知型VQA

4.2 后训练数据创新

Multimodal Necessity Filtering: 对于数学题,过滤掉Qwen3-30B(纯文本模型)能答对的样本,确保保留的数据必须依赖视觉信息才能解决。

陷阱任务设计: 构建反直觉的计数任务(如遮挡物体)和复杂时钟识别任务,通过RL纠正SFT阶段学到的错误先验。

五、评估结果与分析

5.1 多模态推理领先

在MMMU(多学科理解)、MathVista(数学推理)等任务上,Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking达到业界顶尖水平:

模型	MMMU	MathVista	MathVision
Qwen3-VL-235B (Thinking)	78.7	85.9	85.8
GPT-5 (high)	74.4	81.3	70.9
Gemini-2.5-Pro (Thinking)	80.9	82.7	73.3

5.2 纯文本能力不降反升

通过Square-root Reweighting和高质量文本数据混合,Qwen3-VL在纯文本任务上超越同规模纯文本模型:

模型	MMLU-Pro	AIME-25	LiveCodeBench
Qwen3-235B (Text-only)	83.0	70.3	51.8
Qwen3-VL-235B (VLM)	81.8	74.7	54.3

这一结果打破了"多模态损害语言能力"的传统认知。

5.3 长上下文能力验证

Needle-in-a-Haystack实验:在视频中插入"针"帧,测试模型定位能力:

• 30分钟视频(256K token): 100%准确率
• 2小时视频(1M token,使用YaRN外推): 99.5%准确率

六、总结与展望

Qwen3-VL通过三大架构创新(Interleaved MRoPE、DeepStack、Text-based Timestamp)和精细的分阶段训练策略,在多模态理解、长上下文建模和纯文本能力上实现了全面突破。其核心设计哲学可归纳为:

1. 平衡而非取舍:通过Square-root Reweighting等技术,在多模态与纯文本能力间找到平衡点
2. 显式优于隐式:用文本时间戳代替位置编码,用交错频率代替分块频率,增强模型可解释性
3. 渐进式扩展:从8K到256K的分阶段训练,避免灾难性遗忘

未来方向包括:

• 统一理解-生成架构(如引入Diffusion模块实现视觉生成)
• 具身智能场景下的实时交互能力
• 工具增强的多模态Agent系统

Qwen3-VL的开源发布(Apache 2.0协议)为多模态AI的进一步发展提供了坚实基础,值得社区深入研究与应用探索。

​最后

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