多模态大模型最新王者 Qwen3-VL 本地部署和使用

Qwen3-VL 模型种类

MOE 模型

• • Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct：非思考模型中的旗舰模型
• • Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking：思考模型中的旗舰模型
• • Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
• • Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking

稠密模型

• • Qwen3-VL-8B-Instruct
• • Qwen3-VL-8B-Thinking
• • Qwen3-VL-4B-Instruct
• • Qwen3-VL-4B-Thinking

本地 24G 显存可以部署的最优模型是 Qwen3-VL-8B-Thinking。其性能数据如下：

核心亮点

• • 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
• • 长上下文和视频理解：原生 256K 上下文，可扩展到 1M；处理书籍和数小时的视频
• • 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、更高品质的预训练能够“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；在低光、模糊和倾斜情况下表现稳健；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

安装软件

conda create -n qwen3_vl_env python=3.12 -yconda activate D:\ai\llm\Qwen3-VL\qwen3_vl_envgit clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL.gitcd Qwen3-VL

修改 requirements_web_demo.txt 文件如下（否则会有兼容性问题）：

gradio==5.46.1gradio_client==1.13.1transformers-stream-generator==0.0.5transformers==4.57.0accelerate

继续安装依赖

pip install -r requirements_web_demo.txtpip uninstall torchpip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

在项目根目录 Qwen3-VL 下新建文件夹 model，用于存储模型文件。从https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking/files 下载全部文件到 model 文件夹中。

运行软件

python web_demo_mm.py -c model/ --backend hf

核心启动参数如下：

• • -c：模型文件地址
• • --backend：可选项 hf 和 vllm。windows 只能用 hf，不支持 vllm
• • --flash-attn2：打开推理加速，默认false
• • --cpu-only：仅使用 cpu 运行
• • 其他host/port/浏览器自动开启等参数不再赘述，感兴趣的可以查看 web_demo_mm.py 文件中的代码

启动之后，打开 UI 界面，上传文件，输入文本，发送即可

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式，可以更直观地展示过程，能有效提升学习兴趣和理解力，是现在获取知识的重要途径

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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