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Acceso
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'alibaba/qwen3-vl-32b-instruct',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="alibaba/qwen3-vl-32b-instruct",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalle del producto
✨ Descubre Qwen3 VL 32B Instruct: Tu IA avanzada de visión y lenguaje
El Instrucción Qwen3 VL 32B Es un modelo grande (VL) de visión-lenguaje de vanguardia, diseñado específicamente para el seguimiento preciso de instrucciones en una amplia gama de tareas visuales. Destaca por su capacidad para interpretar entradas visuales complejas y generar salidas textuales altamente coherentes y contextuales. Este modelo está meticulosamente optimizado para destacar en la descripción de imágenes, el diálogo visual atractivo y la generación versátil de contenido, lo que lo convierte en una potente herramienta para aplicaciones de IA multimodal.
Como se detalla en su Descripción oficial del Qwen3 VL 32BEl Qwen3 VL 32B Instruct es una versión "solo sin pensamiento", lo que significa que está optimizado para la ejecución directa y eficiente de tareas visuales en lugar de un razonamiento general más amplio, lo que garantiza un rendimiento superior en su dominio especializado.
⚙️ Especificaciones técnicas de un vistazo
- Tipo de modelo: Modelo grande de visión y lenguaje (VL)
- Recuento de parámetros: 32 mil millones de parámetros
- Arquitectura: Arquitectura multimodal basada en transformadores, que integra un codificador visual robusto con un decodificador de texto sofisticado.
- Modalidades de entrada: Admite una integración perfecta de instrucciones/avisos de imágenes y texto.
- Modalidades de salida: Especializado en generación de textos de alta calidad (descripciones, diálogos, contenido creativo).
- Datos de entrenamiento: Entrenado en un vasto conjunto de datos multimodales a gran escala que comprende imágenes meticulosamente anotadas combinadas con un rico texto descriptivo y conversacional.
- Capacidades de inferencia: Ofrece un sólido seguimiento de instrucciones de disparo cero y de pocos disparos, lo que elimina la necesidad de un reentrenamiento extenso.
🚀 Rendimiento y puntos de referencia inigualables
- 🎯 Logros precisión de última generación sobre conjuntos de datos de descripción visual líderes, rigurosamente comparados con tareas COCO Caption y VQA.
- 📈 Demuestra habilidades superiores para seguir instrucciones, validado a través de evaluaciones humanas por su relevancia y coherencia excepcionales.
- 💡 Supera las versiones anteriores de Qwen VL en la generación de contenido multimodal, calidad y alineación precisa de instrucciones.
- 🔒 Exposiciones Rendimiento robusto de disparo cero en tareas complejas de diálogo visual en comparación con los modelos de referencia.
🌟 Características y ventajas clave
- ✨ Descripciones precisas de imágenes: Optimizado para generar descripciones de imágenes excepcionalmente claras y precisas según las instrucciones del usuario.
- 💬 Diálogos visuales atractivos: Capaz de comprender contextos visuales complejos y participar en diálogos visuales dinámicos.
- 🎨 Generación de contenido creativo: Produce contenido visual altamente relevante e innovador directamente a partir de indicaciones textuales.
- ✔️ Alta alineación de instrucción: Minimiza el contenido irrelevante o alucinatorio al garantizar una fuerte alineación con las instrucciones del usuario.
- 🖼️ Procesamiento eficiente de alta resolución: Maneja imágenes grandes y de alta resolución de manera eficiente y con una comprensión visual detallada.
- 🌍 Salida multilingüe: Admite salida de texto multilingüe, lo que demuestra una sólida fluidez en varios idiomas.
- 🔌 Fácil integración: Diseñado para una integración sencilla en canales de creación de contenido impulsados por IA y asistentes visuales interactivos.
Precios de la API de Qwen3 VL 32B
- ➡️ Aporte: $0,735 / 1 millón de tokens
- ⬅️ Producción: $2,94 / 1 millón de tokens
💡 Casos de uso versátiles
- 📸 Subtítulos de imágenes automatizados: Ideal para sistemas de gestión de activos digitales, ya que proporciona descripciones instantáneas y precisas.
- 🗣️ Control de calidad visual y atención al cliente: Mejora los bots de servicio al cliente con capacidades interactivas de respuesta visual a preguntas.
- ✍️ Marketing y creación de contenidos: Potencia la generación de contenido para campañas de marketing, redes sociales y narraciones creativas utilizando imágenes.
- 🚶♀️ Asistencia para personas con discapacidad visual: Describe escenas visuales con gran detalle y ofrece un apoyo invaluable.
- 🔍 Búsqueda multimedia mejorada: Mejora las capacidades del motor de búsqueda a través de una comprensión avanzada del contexto basada en imágenes.
- 📚 Aplicaciones educativas: Admite explicaciones visuales interactivas y tutoriales, lo que hace que el aprendizaje sea más atractivo.
Ejemplo de código para integración
A continuación se muestra un fragmento de código típico que demuestra cómo interactuar con la API de instrucciones Qwen3 VL 32B.
import openai client = openai.OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", # Reemplazar con tu clave API actual base_url="https://api.your-provider.com/v1" # Reemplazar con tu punto final de API ) response = client.chat.completions.create( model="alibaba/qwen3-vl-32b-instruct", messages=[ {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil que puede describir imágenes."}, {"role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "¿Qué hay en esta imagen?"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}} ]} ], max_tokens=500 ) print(response.choices[0].message.content) 🆚 Qwen3 VL 32B Instruct vs. otros modelos líderes
vs. Qwen3 VL 32B Base:
El Versión de instrucción Está meticulosamente optimizado para una mayor adherencia a las instrucciones, lo que produce descripciones más contextuales y precisas. Por el contrario, el modelo Base se centra principalmente en la comprensión multimodal general.
vs. OpenAI GPT-4 (con visión):
Qwen3 VL 32B Instruct está diseñado y optimizado específicamente para el seguimiento de instrucciones especializadas y la generación de contenido visual, lo que reduce las alucinaciones al recibir información visual. Si bien GPT-4 ofrece capacidades de IA general más amplias, puede ser menos especializado en la adherencia directa a instrucciones visuales.
vs. Claude 4.5 Visual:
Qwen3 VL 32B Instruct ofrece una descripción de imágenes y diálogos de mayor calidad, con un énfasis especial en las instrucciones visuales. Claude, si bien es excelente en razonamiento textual y gestión de contextos más amplios, suele ofrecer una especialización visual ligeramente menor.
frente a DeepSeek V3.1:
Qwen3 VL 32B Instruct destaca en la generación de contenido detallado y en tareas de visualización sofisticadas. DeepSeek, por otro lado, se centra más en la búsqueda semántica de imágenes y sus funcionalidades de recuperación.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P: ¿Para qué está diseñado principalmente Qwen3 VL 32B Instruct?
R: Es un modelo de lenguaje visual especializado, optimizado para seguir instrucciones en tareas como descripción precisa de imágenes, diálogo visual atractivo y generación de contenido inteligente basado en entradas visuales e indicaciones textuales.
P: ¿Cómo se compara Qwen3 VL 32B Instruct con su versión Base?
R: La versión Instruct está específicamente optimizada para una mejor adherencia a las instrucciones, lo que da como resultado descripciones más precisas y relevantes al contexto, a diferencia del modelo Base, que proporciona una comprensión multimodal general.
P: ¿Cuáles son las principales ventajas de utilizar Qwen3 VL 32B Instruct?
R: Las ventajas clave incluyen una descripción precisa de imágenes, sólidas capacidades de diálogo visual, generación de contenido creativo con alta alineación de instrucciones, manejo eficiente de imágenes de alta resolución y salida de texto multilingüe.
P: ¿Se puede utilizar Qwen3 VL 32B Instruct en aplicaciones del mundo real?
R: Por supuesto. Es ideal para subtítulos automatizados de imágenes, preguntas y respuestas visuales en atención al cliente, creación de contenido con IA, asistencia a usuarios con discapacidad visual, optimización de búsquedas multimedia y herramientas educativas interactivas.
P: ¿Cuál es la estructura de precios de la API Qwen3 VL 32B?
R: El precio está escalonado: la entrada cuesta $0,735 por 1 millón de tokens y la salida cuesta $2,94 por 1 millón de tokens.
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