シリコンベースのフローアクセスプラットフォームにアリババのQwen3-VLモデルが正式リリースされ、視覚認識能力が大幅に向上

このたび、シリコンベースのフローアプリケーションプラットフォームは、アリが最新で公開したQwen3-VLシリーズのオープンソースモデルをリリースしました。このシリーズのモデルは、視覚理解、時系列分析、およびマルチモーダル推論において顕著な進歩を遂げています。画像のぼかしや動画の複雑さ、重要な瞬間が一瞬で過ぎ去るなどの課題に対して、Qwen3-VLは視覚認識能力を効果的に向上させ、ユーザーが複雑な視覚情報を取り扱う際により楽にできます。

Qwen3-VLシリーズモデルのコア特徴の一つは、優れた画像認識能力です。32言語のOCR機能をサポートしており、弱光、ぼかし、傾きのあるテキストを正確に処理できます。また、このモデルは非常に強力な画像と文章の理解能力を持ち、純粋な言語モデルと比較して、文章理解における性能は同等であり、深い画像と文章の統合を実現できます。

動画理解に関しては、Qwen3-VLシリーズは256Kの文脈処理をネイティブにサポートし、最大で1Mまで拡張可能です。これは、何時間にもわたる動画コンテンツを処理できるという意味です。秒単位でのインデックス作成と正確なバックトラックにより、Qwen3-VLは動画内の重要な出来事を簡単に特定でき、タイムスタンプの同期機能も備えており、動画コンテンツの解析効率を大幅に向上させます。

さらに、Qwen3-VLはスマートな行動能力においても優れており、PCやモバイル端末のインターフェースと直接インタラクティブに動作できます。インターフェース要素を識別し、ツールを呼び出してさまざまなタスクを完了できます。視覚プログラミング機能では、画像に基づいて実用的なコンテンツを生成でき、Draw.ioチャート、HTML、CSS、JSなどを作成することが可能で、STEMや数学的推論などのハードコアなタスクにおけるリーダーシップを示しています。

交差型の多次元回転位置符号化と深層スタック融合技術の革新を通じて、Qwen3-VLモデルは長時間の動画推論と画像特徴の取得において優れた性能を発揮し、視覚タスクの処理能力を大幅に向上させました。主要な視覚感知評価において、Qwen3-VLシリーズモデルのパフォーマンスは他のクローズドソースモデルを大きく上回り、その強力な汎化能力と総合的な性能を示しています。

シリコンベースのフローアプリケーションプラットフォームは、開発者にワンストップの大規模モデルサービスを提供しており、言語、画像、音声などのさまざまなタスクシナリオをサポートしています。新規ユーザーはプラットフォームを通じて体験ギフトを入手でき、モデルの強力な機能を簡単に体験できます。

注目ポイント:

🌟 Qwen3-VLシリーズモデルは32言語のOCRをサポートし、優れた画像と動画の理解能力を持っています。

🎥 数時間にわたる動画コンテンツの処理をネイティブにサポートし、秒単位でインデックス付けし、重要な出来事に正確に遡ることができます。

🖥️ スマートな行動能力が強く、インターフェースとインタラクティブに動作し、さまざまなタスクを完了でき、効率を向上させます。