Het Qwen-team van Alibaba heeft QWEN3-VL gelanceerd, de krachtigste visietaal-modelserie tot nu toe.
Uitgebracht op 23 september, het vlaggenschip is een massaal 235-miljard-parameter-model dat vrij beschikbaar is voor ontwikkelaars wereldwijd. De grote omvang (471 GB) maakt het een hulpmiddel voor goed ingewerkte teams.
De open-source AI daagt direct top-gesloten systemen uit zoals Google’s Gemini 2.5 Pro met geavanceerde nieuwe vaardigheden.
Beschikbaar op knuffel beweert dat zijn prestaties state-of-the-art zijn.”De instructie-versie komt overeen met Gemini 2.5 Pro in grote visuele perceptie-benchmarks. De denkversie behaalt state-of-the-art resultaten in veel multimodale redeneerbenchmarks,”verklaarde het team in de aankondiging. href=”https://qwen.ai/blog?id=99F0335C4AD9FF6153E517418D48535AB6D8AFEF&FROM=research.latest-advancements-list”doelwit=”_ blank”> Key Innovation in Qwen3-Vl Is de”visuele agent”Capability. Deze functie gaat verder dan eenvoudige beeldherkenning, waardoor het model computer-en mobiele grafische gebruikersinterfaces (GUI’s) kan bedienen.
Het kan op het scherm elementen herkennen, hun functies begrijpen en taken autonoom uitvoeren.
Dit transformeert het model van een passieve observator in een actieve deelnemer in digitale omgevingen. Potentiële applicaties variëren van het automatiseren van repetitieve softwaretaken en het helpen van gebruikers met complexe workflows tot het creëren van meer intuïtieve toegankelijkheidstools voor het navigeren van applicaties.
Het praktische hulpprogramma van het model wordt verder verbeterd door het enorme contextvenster. Het ondersteunt native 256.000 tokens, uitbreidbaar tot een miljoen.
Hierdoor kan een gebruiker het model een hele functie van de functie-lengte voeden en vervolgens specifieke vragen stellen over plotpunten of tekens optredens, die het model kan afwijzen naar de tweede.
onder de hap: een upgraded architectuur voor visie en video
qwen3-2 Nieuwe mogelijkheden worden aangedreven door een aanzienlijke architecturale revisie die is ontworpen om de grenzen van visueel en tijdelijk begrip te verleggen.
Het QWEN-team introduceerde drie kernupdates om zijn prestaties te verbeteren, met name met lange video en fijnkorrelige visuele details, als
als de rekenkosten van trainingsmodellen Diminishing Returns Returns, een groeiende bewegingsfabrikanten, een groeiende beweging, een groeiende beweging, een groeiende beweging, een groeiende beweging, een groeiende rendementen, een groeiende rendementen, een groeiende rendementen, een groeiende rendementen, een beurt. Dominantie.
Deze strategische keuze plaatst Qwen3-VL binnen een divers gebied van gespecialiseerde tools. Het veld is snel diversifiërend, waarbij modellen zoals Florence-2 van Microsoft ook een uniforme, snelle gebaseerde aanpak nastreven om meerdere visietaken zoals ondertiteling en objectdetectie binnen een enkele, samenhangende architectuur te verwerken.
Een sleutelniche is realtime prestaties op beperkte hardware, geïllustreerd door Roboflow’s RF-Detr. Dit lichtgewicht model is geoptimaliseerd voor objectdetectie op edge-apparaten, die prioriteit geeft aan lage latentie en responsiviteit ten opzichte van de interpretatieve redenering van grotere systemen.
Het bereikt dit door de complexe DETR-architectuur te stroomlijnen voor praktische, onmiddellijke implementatie in robotica en slimme camera’s.
in contrast, andere modellen prioriteren van onderzoeksflexibiliteit en toegang. De AYA-visie van COHERE is bijvoorbeeld een open gewichtsmodel dat specifiek is ontworpen om meertalige en multimodaal AI-onderzoek te bevorderen, wat de focus benadrukt op het empoweren van academische en toegankelijkheidsgerichte projecten.
Misschien komt de meest radicale uitdaging voor het schaalparadigma van fundamentele architecturale innovatie. Onderzoekers hebben onlangs het All-Topographic Neural Network (All-TNN) onthuld, een model dat de structuur van de menselijke hersenen nabootst voor superieure energie-efficiëntie.
Het vermijdt het”Gewichtsuitwisseling”Common in conventionele AI, in plaats daarvan maakt een”soepelheidsconstructie”gegevens. Coauthor Zejin Lu legde het concept uit:”Voor mensen, wanneer je bepaalde objecten detecteert, hebben ze een typische positie. Je weet al dat de schoenen meestal onderaan staan, op de grond. Het vliegtuig is aan de top.”href=”https://en.wikipedia.org/wiki/convolutional_neural_network”Target=”_ Blank”> Convolutional Neural Network (CNN) Dit maakt het een dwingend alternatief voor randapparaten met lage kracht waar efficiëntie van het grootste belang is, waaruit blijkt dat elegant ontwerp effectiever kan zijn dan berekening van brute-force.
door een krachtig, open en gespecialiseerd visiemodel vrij te geven, is Alibaba gokt dat dit diverse ecosysteem het meest innovatie is naar innovatie in innovatie.
