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Qwen3 VL 30B A3B Instruct

AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Qwen3-VL is a large multimodal model that unifies vision, language, and reasoning to achieve human-level perception and cognition across text, images, and video. Built on a 235B-parameter architecture, it integrates early joint training of visual and textual modalities for strong language grounding. The model supports up to a 1 million-token context window and excels at visual understanding, spatial reasoning, long video comprehension, and tool-based interaction. It can generate code from images, perform precise 2D/3D object grounding, and operate digital interfaces like a visual agent. The “Instruct” version rivals Gemini 2.5 Pro in perception benchmarks, while the “Thinking” version leads in multimodal reasoning and STEM tasks. With multilingual OCR, creative writing, and fine-grained scene interpretation, Qwen3-VL establishes a new open-source frontier for integrated vision-language intelligence.

リリース日
2025-10-03
パラメータ
31.0B
コンテキスト長
262K
モダリティ
image, text, video

能力レーダー

29
general
44
coding
72
reasoning
43
science
70
agents
100
multimodal

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
エージェント能力134
33.0
LS
コーディングランキング347
31.0
AA
総合ランキング409
32.0
AA
マルチモーダルランキング71
36.0
LS
科学316
44.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

3d

BLINK67.7%自己申告

Agents

BFCL-v366.3%自己申告
OSWorld30.3%自己申告

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)70.4%自己申告

Chemistry

SuperGPQA53.1%自己申告

Communication

MM-MT-Bench8.10 / 100自己申告
WritingBench82.6%自己申告
Multi-IF66.1%自己申告

Creativity

Creative Writing v384.6%自己申告
Arena-Hard v258.5%自己申告

Factuality

SimpleQA27.0%自己申告

Finance

MMLU85.0%自己申告
MMLU-Pro77.8%自己申告
MMLU-ProX70.9%自己申告

General

MMLU-Redux88.4%自己申告
IFEvalGoogle Research (2023)85.8%自己申告
MLVU-M81.3%自己申告
MMMU (val)74.2%自己申告
MMStar72.1%自己申告
Include71.6%自己申告
LiveBench 2024112565.4%自己申告
MMMU-Pro60.4%自己申告
LiveCodeBench v642.6%自己申告

Grounding

ScreenSpot94.7%自己申告
ScreenSpot Pro60.5%自己申告

Healthcare

VideoMMMU68.7%自己申告

Image To Text

OCRBench90.3%自己申告
OCRBench-V2 (en)63.2%自己申告
OCRBench-V2 (zh)57.8%自己申告

Language

CharadesSTA63.5%自己申告

Long Context

LVBench62.5%自己申告

Math

MathVista-Mini80.1%自己申告
AIME 202569.3%自己申告
MathVision60.2%自己申告
HMMT2550.6%自己申告
PolyMATH44.3%自己申告

Multimodal

DocVQAtest95.0%自己申告
MMBench-V1.187.0%自己申告
CharXiv-D85.5%自己申告
AI2D85.0%自己申告
InfoVQAtest82.0%自己申告
CC-OCR80.7%自己申告
Video-MME74.5%自己申告
MVBench72.3%自己申告
MuirBench62.9%自己申告
CharXiv-R48.9%自己申告

Reasoning

Hallusion Bench61.5%自己申告
ERQA43.0%自己申告

Spatial Reasoning

RealWorldQA73.7%自己申告

Vision

ODinW47.5%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
72.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)
9.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.7
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.5
Ifbench(Google Research (2023))
0.3
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.3
Lcr(Artificial Analysis)
0.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.1

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Communication
3
Multimodal
100
Structured Output
80
Instruction Following
80
Language
80
General
80
Grounding
80
Creativity
80
Text-to-image
80
Writing
80
Legal
70
Math
70
Reasoning
70
Spatial Reasoning
70
Image To Text
70
Finance
70
Healthcare
70
3d
70
Biology
70
Tool Calling
70
Video
70
Vision
70
Long Context
60
Physics
60
Chemistry
60
Agents
50
Economics
50
Factuality
30

価格設定

入力価格$0.2 / 1Mトークン
出力価格$0.8 / 1Mトークン
混合価格(3:1)$0.35 / 1Mトークン

速度

トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s

プロバイダー価格ランキング

プロバイダー価格ランキング

5 プロバイダー

最安: Kilo Gateway最高: NovitaAI
プロバイダー入力出力
1Kilo Gateway最安
$0.13
$0.52
2OpenRouter
$0.15
$0.6
3LLM Gateway
$0.15
$0.6
4Alibabaプライマリ
$0.2
$0.8
5NovitaAI
$0.2
$0.7

このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。

外部リンク