| Champ | Valeur / Remarques |
|---|---|
| Nom du modèle | Qwen3-VL-32B (variantes Instruct / Thinking disponibles). |
| Famille de modèles / architecture | Qwen3-VL — transformeur vision-langage ; ossature multimodale avec encodeur visuel de type ViT + couches de fusion LLM. |
| Nombre de paramètres | Désignée comme « 32B » (des sources publiques indiquent ~32–33B paramètres pour la variante dense 32B). |
| Variantes | Dense : 2B / 4B / 8B / 32B ; MoE : 30B-A3B, 235B-A22B (des variantes MoE plus grandes ont également été publiées). |
| Longueur de contexte native | 256K jetons (contexte multimodal natif entrelacé), avec des modes/techniques d’extension conçus permettant d’atteindre jusqu’à ~1M jetons dans certains déploiements. |
| Modalités d’entrée | Texte + images (haute résolution) + vidéo longue (modélisation temporelle/horodatages) + OCR (multilingue). |
| Modalités de sortie | Texte (langage naturel), extraction structurée (extraction OCR/tableaux/diagrammes), horodatages/résumés par segment pour la vidéo ; prise en charge de l’usage d’outils / appels d’agents. |
Ce qu’est Qwen3-VL-32B
Qwen3-VL-32B est la variante dense à 32 milliards de paramètres de la famille de modèles vision-langage Qwen3 d’Alibaba. Il s’agit d’un transformeur multimodal (vision + langage + vidéo) conçu pour une perception unifiée, un raisonnement sur longs contextes, un OCR robuste et l’ancrage visuel, ainsi que des workflows agentiques/outillés.
Principales fonctionnalités
- Grand contexte multimodal — Prise en charge native de 256K jetons entrelacés (texte + références d’images) et mécanismes architecturaux / outils permettant d’étendre le contexte effectif jusqu’à ~1M jetons pour les longs documents et les longues vidéos ; permet la recherche et le raisonnement inter-documents et inter-médias.
- Pré-entraînement unifié vision + langage — Entraînement conjoint dès les premières étapes améliorant l’ancrage du langage aux entrées visuelles, conduisant à des représentations cross-modales plus fortes (bénéfiques pour la VQA, l’OCR et le raisonnement sur diagrammes).
- Compréhension vidéo et alignement temporel — Gestion native de la vidéo avec alignement du texte horodaté et capacité à résumer ou indexer de longues séquences vidéo à une granularité temporelle fine.
- OCR multilingue et analyse de documents — OCR de haute qualité dans de nombreuses langues et compréhension robuste des documents/de la mise en page pour les cas d’usage d’extraction de tableaux et de diagrammes.
- Variantes Instruct vs Thinking — Constructions distinctes optimisées pour la conformité aux instructions (Instruct) vs. le raisonnement interne détaillé / le débit de raisonnement (Thinking), afin de répondre aux besoins applicatifs (sécurité/concision vs raisonnement pas à pas).
- Options MoE pour le passage à l’échelle — Pour une capacité/couverture extrêmes, des variantes MoE (30B-A3B, 235B-A22B) augmentent la capacité de représentation tout en essayant de maîtriser le calcul d’inférence via le routage par experts.
Domaines où Qwen3-VL-32B est particulièrement adapté
- Extraction de documents et de formulaires à grande échelle — OCR robuste multilingue, extraction de tableaux et de diagrammes, et synthèse sémantique de longs rapports.
- Réponse visuelle aux questions pour des images complexes — diagrammes médicaux/ingénierie, photos annotées ou dépannage visuel nécessitant d’intégrer des éléments visuels avec un raisonnement textuel pas à pas.
- Indexation et résumé de vidéos longues — génération de transcriptions recherchables, indexation à la seconde et résumés pour des enregistrements de plusieurs heures ou des archives de surveillance/vidéo.
- Agents multimodaux / chaînes d’outils — orchestration d’appels d’outils nécessitant l’extraction de charges utiles visuelles (p. ex., OCR→recherche→action), adapté aux frameworks d’agents combinant perception et action.
- Raisonnement visuel STEM et outils de tutorat — mathématiques diagrammatiques et solutions pas à pas incorporant images/graphes et explications textuelles (en notant que les résultats doivent être vérifiés pour leur exactitude dans les contextes éducatifs).
Comment accéder à l’API Qwen3 VL-32B
Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API
Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre console CometAPI. Récupérez la clé API d’identification d’accès de l’interface. Cliquez sur “Add Token” à la rubrique du jeton API dans le centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx et validez.
Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API Qwen3 VL-32B
Sélectionnez le point de terminaison “Qwen3-VL-32B” pour envoyer la requête API et définir le corps de requête. La méthode et le corps de requête sont fournis dans la documentation API de notre site Web. Notre site propose également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre véritable clé CometAPI de votre compte. L’URL de base est Chat
Insérez votre question ou demande dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.
Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats
Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie l’état de la tâche et les données de sortie.