Qwen3-VL-8B-Thinking — это оптимизированный для рассуждений вариант мультимодальной модели Qwen3-VL-8B, разработанный для продвинутых визуальных и текстовых рассуждений в сложных сценах, документах и временных последовательностях. Он объединяет улучшенное мультимодальное выравнивание и обработку длинных контекстов (нативный 256K, расширяемый до 1M токенов) для таких задач, как научный визуальный анализ, вывод причинно-следственных связей и математические рассуждения по изображениям или видеовходам. По сравнению с версией Instruct, версия Thinking включает более глубокое визуально-языковое слияние и специальные пути рассуждений, которые улучшают производительность в задачах с длинными логическими цепочками, решении научно-технических проблем и многошаговом понимании видео. Она обеспечивает более сильную временную привязку с помощью Interleaved-MRoPE и временных эмбеддингов, сохраняя при этом надежное оптическое распознавание символов, многоязычное понимание и генерацию текста на уровне крупных текстовых LLM.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://infergate.ru/api/v1",
api_key="sk-•••",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-vl-8b-thinking",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)modelstringобязательныйmessagesarrayобязательныйtemperaturenumbermax_tokensintegertop_pnumbertop_kintegerstopstring | string[]frequency_penaltynumberpresence_penaltynumberseedintegerlogprobsbooleantop_logprobsintegerresponse_formatstructured_outputsbooleantoolsarraytool_choicestring | objectreasoningobjectinclude_reasoningboolean