Qwen3 VL 8B Instruct
Réseau Neuronal
L'API Qwen3 VL 8B Instruct est un modèle multimodal de la famille Qwen3-VL pour comprendre le texte, les images et les vidéos.
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 8B Instruct?
Qwen3-VL-8B-Instruct est un modèle multimodal compact de la gamme Qwen3-VL de Qwen : il traite le texte, les images et les vidéos. Le mécanisme Interleaved-MRoPE aide à conserver de longues séquences d'images et à raisonner sur le déroulement temporel plutôt que de décrire une seule image. La version Instruct est optimisée pour suivre des instructions. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec un paiement par carte russe à l'usage. Plus de 250 modèles sont réunis dans une seule interface pour une comparaison et une commutation faciles, tandis qu'une API unique compatible OpenAI permet de remplacer le modèle dans votre projet sans réécrire l'intégration. Les échanges sont protégés par le chiffrement AES-GCM, et les entreprises bénéficient de contrats, de factures, de l'EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour analyser des captures d'écran et des scans, extraire des données de documents et de tableaux, décrire des photos pour des catalogues, trouver un moment précis dans une vidéo ou créer un assistant multimodal via l'API.Questions fréquentes sur Qwen3 VL 8B 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.
Qwen3-VL-8B-Instruct traite le texte, les images et les documents : il analyse les captures d'écran, les schémas, les tableaux et les scans, extrait des données, répond aux questions sur le contenu, et aide avec le code et l'analyse. Un contexte de 256 000 jetons permet de travailler sur de longs documents et des ensembles de fichiers.
Jusqu'à 32 768 jetons par réponse, ce qui correspond environ à un article volumineux ou à un grand fragment de code. Si le contenu est plus long, demandez-lui de continuer : le modèle conserve un contexte de 256 000 jetons et assemblera le résultat en plusieurs étapes.
Dans nos données, aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué pour ce modèle. Cependant, vous pouvez lui demander de raisonner étape par étape directement dans le prompt : décomposer la tâche et montrer le processus de résolution. Si vous avez besoin d'un raisonnement intégré, il est facile de passer à un modèle de raisonnement sur BotHub.
Oui. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, ce qui facilite son intégration dans des pipelines : fournissez un schéma de réponse et obtenez des champs prêts pour une base de données ou un service. Fonctionne via l'API unique compatible OpenAI de BotHub.
Images et documents, oui : téléchargez des captures d'écran, des photos, des schémas, des PDF et des scans, et posez des questions sur le contenu. La prise en charge de l'audio et de la vidéo n'est pas indiquée dans nos données ; pour le son et les vidéos, il est préférable de choisir un modèle spécialisé dans la même fenêtre BotHub.
Nous ne publions pas de données sur les langues de prompt et de réponse pour ce modèle, nous ne ferons donc aucune promesse spécifique. Le meilleur moyen est de tester sur votre propre tâche : envoyez une requête type dans BotHub, comparez le résultat avec d'autres modèles dans la même fenêtre et choisissez celui qui convient.