Qwen3 VL 8B Instruct
Rede Neural
API Qwen3 VL 8B Instruct — modelo multimodal da família Qwen3-VL para compreensão de texto, imagens e vídeo.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3 VL 8B Instruct?
Qwen3-VL-8B-Instruct é um modelo multimodal compacto da linha Qwen3-VL da Qwen: ele trabalha com texto, imagens e vídeo, e o mecanismo Interleaved-MRoPE ajuda a manter longas sequências de quadros e a raciocinar sobre o que acontece no tempo, em vez de descrever um quadro isolado. A versão Instruct é ajustada para seguir instruções. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento por uso. Aqui, em uma única janela, estão reunidos mais de 250 modelos: é fácil compará-los e alternar entre eles, e uma API única compatível com OpenAI permite substituir o modelo no projeto sem reescrever a integração. As conversas são protegidas por criptografia AES-GCM, e as empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil se você analisa capturas de tela e digitalizações, extrai dados de documentos e tabelas, descreve fotos para catálogos, procura momentos específicos em vídeos ou cria um assistente multimodal sobre a API.Perguntas frequentes sobre Qwen3 VL 8B Instruct
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O Qwen3-VL-8B-Instruct trabalha com texto, imagens e documentos: analisa capturas de tela, diagramas, tabelas e digitalizações, extrai dados, responde a perguntas sobre o conteúdo, ajuda com código e análise. O contexto de 256.000 tokens permite trabalhar com materiais longos e coleções inteiras de arquivos.
Até 32.768 tokens por resposta — isso equivale a um artigo extenso ou um grande fragmento de código. Se o material for mais longo, peça para continuar: o modelo mantém um contexto de 256.000 tokens e montará o resultado tranquilamente em várias etapas.
Em nossos dados, não há um modo de raciocínio separado marcado para este modelo. Mas você pode pedir para ele raciocinar passo a passo diretamente no prompt: dividir a tarefa em partes e mostrar o processo de solução. Se precisar de raciocínio integrado, é fácil alternar para um modelo de raciocínio no BotHub.
Sim. O modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON, por isso é fácil integrá-lo em pipelines: forneça o esquema de resposta e obtenha campos prontos para o banco de dados ou serviço. Funciona através da API única compatível com OpenAI do BotHub.
Imagens e documentos — sim: carregue capturas de tela, fotos, diagramas, PDFs e digitalizações, e faça perguntas sobre o conteúdo. A recepção de áudio e vídeo não está marcada em nossos dados, portanto, para som e vídeos, é mais conveniente escolher um modelo especializado na mesma janela do BotHub.
Não publicamos dados sobre os idiomas de prompt e resposta deste modelo, por isso não prometemos nada específico. A melhor maneira é testar com sua própria tarefa: envie uma solicitação típica ao BotHub, compare o resultado com outros modelos na mesma janela e escolha o adequado.