Qwen3-VL-4B-Instruct是阿里巴巴推出的40亿参数视觉语言模型，基于Qwen3架构开发，支持多模态理解和对话任务。该模型具备强大的图像理解和文本生成能力，能够处理复杂的视觉语言交互场景。

多模态Transformers

OpenMMReasoner是一个完全透明的两阶段多模态推理方案，采用监督微调（SFT）和强化学习（RL）训练。在SFT阶段构建了874K样本的冷启动数据集，RL阶段利用74K样本进一步提升能力，在多模态推理基准测试中表现出色。

多模态Transformers

Sarashina2.2-Vision-3B是由SB Intuitions训练的日本大型视觉语言模型，基于Sarashina2.2-3B-Instruct和SigLIP图像编码器构建，具备强大的图像到文本转换能力，支持日语和英语的多模态处理。

多模态TransformersMultiple Languages

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking AWQ - INT8是基于百度ERNIE-4.5架构的多模态大语言模型，通过AWQ量化技术实现8位精度，在保持高性能的同时大幅降低内存需求。该模型在视觉推理、STEM问题解决、图像分析等方面表现出色，具备强大的多模态理解和推理能力。

多模态TransformersMultiple Languages

Uni-MoE 2.0-Omni 是荔枝科技（Lychee）推出的完全开源全模态模型，采用全模态 3D RoPE 和动态容量专家混合架构，显著提升了以语言为中心的多模态理解、推理和生成能力。该版本集成了全模态理解以及音频和图像生成能力。

多模态TransformersMultiple Languages

这是一个增强版的多模态视觉语言模型，基于Qwen3-VL-8B-Thinking模型，通过Brainstorm 20x技术扩展至12B参数，采用NEO Imatrix增强的GGUF量化。模型具备强大的图像理解、文本生成和多模态推理能力，在视觉感知、文本质量和创意场景方面都有显著提升。

多模态GgufMultiple Languages

nutrient-gram-qwen-3-vl-2b是基于Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct的微调版本，使用TRL进行监督微调训练，主要用于文本生成任务。该模型在保持原有多模态能力的基础上，针对特定任务进行了优化。

自然语言处理Transformers

Qwen3-VL-2B-Thinking是Qwen系列中最强大的视觉语言模型之一，采用GGUF格式权重，支持在CPU、NVIDIA GPU、Apple Silicon等设备上进行高效推理。该模型具备出色的多模态理解和推理能力，特别增强了视觉感知、空间理解和智能体交互功能。

多模态Transformers

Qwen3-VL-8B-Thinking是通义千问系列中最强大的视觉语言模型，具备增强推理能力的8B参数版本。该模型在文本理解、视觉感知、空间理解、长上下文处理等方面全面升级，支持多模态推理和智能体交互。

多模态Gguf

Qwen3-VL-4B-Instruct是通义系列最强大的视觉语言模型之一，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频处理等方面全面升级，支持在多种硬件设备上运行，具备卓越的多模态推理能力。

多模态Transformers

Qwen3-VL是迄今为止Qwen系列中最强大的视觉语言模型，在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频动态理解以及智能体交互能力等方面都进行了全面升级。该模型采用混合专家（MoE）架构，提供卓越的多模态处理能力。

多模态Gguf

Qwen3-VL是阿里巴巴推出的最新一代视觉语言模型，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频分析和智能体交互等方面均有显著提升。该模型支持多模态输入，具备强大的推理能力和长上下文处理能力。

多模态Transformers

这是Qwen3-VL-2B-Thinking模型的Llamacpp imatrix量化版本，提供了多种量化类型的文件，可在不同硬件环境下高效运行。该模型是一个2B参数的多模态视觉语言模型，具备思维链推理能力。

多模态Gguf

Qwen3-VL-2B-Instruct是Qwen系列中最强大的视觉语言模型，具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持以及强大的空间和视频动态理解能力。该模型采用2B参数规模，支持指令交互，适用于多模态AI应用。

多模态Transformers

Next 12B是基于Gemma 3的120亿参数多模态视觉语言模型，是土耳其最先进的开源视觉语言模型。该模型在文本和图像理解方面表现出色，具备先进的推理和上下文感知多模态输出能力，特别提供专业级的土耳其语支持，同时具备广泛的多语言能力。

多模态TransformersMultiple Languages

这是一个基于Mistral Small 3.2构建的24B参数高效推理模型，转换为MLX-MXFP4格式。模型具有增强的推理能力，支持多模态输入，拥有128k上下文窗口，可在RTX 4090或32GB RAM的MacBook上运行。

多模态MlxMultiple Languages

NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP8 是 NVIDIA 推出的量化视觉语言模型，采用优化的 Transformer 架构，在商业图像上进行了三阶段训练。该模型支持单图像推理，具备多语言和多模态处理能力，适用于图像总结、文本图像分析等多种场景。

多模态Transformers

LFM2-VL-3B是Liquid AI开发的多模态视觉语言模型，基于LFM2骨干架构构建，具备强大的视觉理解和推理能力，特别在细粒度感知任务上表现出色。该模型能够高效处理文本和图像输入，支持高达512×512分辨率的原生图像处理。

多模态TransformersMultiple Languages

这是一个基于Qwen3-VL-32B-Thinking模型转换的4位量化版本，专门针对MLX框架优化。该模型是一个32B参数规模的多模态视觉语言模型，具备思维链推理能力，能够同时处理图像和文本输入，生成高质量的文本响应。

多模态Transformers

Qwen3-VL-32B-Instruct是一个强大的多模态视觉语言模型，基于Qwen基础模型开发，经过优化和量化处理，专门针对苹果芯片设备进行了优化，提供高效的图像文本处理能力。

多模态Transformers