Qwen3 VL 32B Instruct
Réseau Neuronal
Qwen3 VL 32B Instruct est un modèle multimodal de Qwen pour analyser images, vidéos et texte en une seule requête.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3 VL 32B Instruct?
Qwen3 VL 32B Instruct est un modèle multimodal de Qwen avec 32 milliards de paramètres, capable de traiter texte, images et vidéos : il ne se contente pas de reconnaître des objets, il raisonne sur ce qu'il voit et le lie à votre requête textuelle. Cette perception visuelle profonde alliée à une base textuelle solide en fait un outil idéal pour une analyse précise du contenu. Avec BotHub, accédez à Qwen3 VL 32B Instruct sans VPN ni carte étrangère : payez en roubles avec des cartes russes, facturation à l'usage sans expiration des jetons. Plus de 250 modèles sont réunis dans une interface unique, permettant de comparer les réponses et de changer de modèle sans réécrire l'intégration : API compatible OpenAI, chiffrement AES-GCM, et pour les entreprises : contrat, facture, GED et panneau d'administration avec limites. Utile pour analyser des captures d'écran, des maquettes, extraire des données de documents, tableaux et schémas, analyser des vidéos, créer des descriptions de catalogues et tester des hypothèses nécessitant un contexte visuel.Questions fréquentes sur Qwen3 VL 32B Instruct
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle multimodal de Qwen : il accepte texte, images et documents, et répond par du texte. Adapté à l'analyse de captures d'écran, schémas, tableaux et scans, au travail sur le code, au raisonnement sur des tâches STEM et aux longs documents — contexte jusqu'à 262 144 jetons.
Jusqu'à 32 768 jetons par réponse — suffisant pour une analyse volumineuse de document, un grand module de code ou une instruction technique détaillée. Si le matériel est plus important, divisez la tâche : le contexte d'entrée de 262 144 jetons permet de garder tout le projet dans le dialogue.
Un mode de réflexion distinct n'est pas indiqué dans nos données, mais le modèle gère bien l'analyse étape par étape : demandez-lui de détailler la solution ou d'expliquer la logique de déduction. Pour les tâches complexes, cela donne généralement un résultat plus précis et vérifiable.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. C'est pratique pour les agents, l'analyse de documents vers des champs prêts à l'emploi et l'intégration avec vos services. BotHub propose une API unique compatible OpenAI, donc changer de modèle ne nécessite pas de réécrire le code.
Images et documents — oui, c'est une partie clé du modèle : vous pouvez envoyer une photo, une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un tableau et obtenir une analyse textuelle. La réception d'audio et de vidéo n'est pas indiquée dans nos données, donc pour ces tâches, choisissez un modèle spécialisé sur BotHub.
Qwen3-VL est une gamme multilingue, et le modèle fonctionne avec les requêtes en russe : formulez votre tâche normalement, précisez le format de réponse et le contexte. La qualité est facile à vérifier sur vos propres données — sur BotHub, le modèle est disponible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles.