Qwen3-VL-8B-Instruct

语言 Alibaba Qwen 已核实 发布于 2025年9月30日
  • 输入 输入模态: 文本图像视频 输出 输出模态: 文本
  • 推理
  • 工具调用
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

3 个渠道报价 · 按标价显示
Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY qwen3-vl-8b-instruct
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥0.50¥2.00

价格来源 How to check model training and deployment pricing-Alibaba Cloud Model Studio(Model Studio)-阿里云帮助中心(在新标签页打开) (核对于 2026年11月1日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 国际站 · USD qwen3-vl-8b-instruct
条件/ 百万 tokens输入输出
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Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 全球 · USD qwen3-vl-8b-instruct
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 $0.072$0.287

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年10月11日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

许可证
apache-2.0
模型家族
qwen-vl
模型 ID

Alibaba Qwen 的页面未说明:最长输入, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct
  • 参数 8.8B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 36
  • 每 token 的 KV 缓存 144 KB
  • 配置位置数 256K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 128K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 原生 BF16 (自动) 8K 上下文 27–40 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 18.3 GB (权重 16.3(官方文件) + KV 缓存 1.1 + 开销 0.8)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
27–40 tok/s
最长上下文
31K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.28–0.42 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方16.3 GB≈ 18.3流畅 27–40 tok/s31K
Q8_0官方8.1 GB≈ 9.7流畅 51–76 tok/s92K
FP8官方9.9 GB≈ 11.5流畅 43–64 tok/s80K
Q6_K6.7 GB≈ 8.3流畅 60–90 tok/s102K
Q5_K_M5.8 GB≈ 7.4流畅 68–102 tok/s109K
Q5_05.6 GB≈ 7.2流畅 70–104 tok/s110K
Q4_K_M官方4.7 GB≈ 6.3流畅 81–121 tok/s117K
Q4_04.6 GB≈ 6.2流畅 82–123 tok/s117K
IQ4_XS4.3 GB≈ 6.0流畅 86–129 tok/s119K
Q3_K_M质量下降明显4.0 GB≈ 5.6流畅 92–138 tok/s122K
IQ3_XXS质量下降明显3.1 GB≈ 4.7流畅 110–166 tok/s128K
Q2_K质量下降明显3.1 GB≈ 4.7流畅 112–168 tok/s128K
IQ2_XXS质量下降明显2.1 GB≈ 3.7流畅 145–218 tok/s128K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 3080;统一内存 Apple M5 · 16 GB。

运行命令

vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct --max-model-len 8192
微调需要多少显存
全参≈ 133.1 GB你的配置放不下
LoRA≈ 19.0 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 7.3 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

这个模型还没有出现在我们引用的任何排行榜上。

暂无变更记录。

来源

Alibaba Qwen 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

Alibaba Qwen · 中国 · qwen.ai

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