qwen/qwen3-vl-8b-instruct
Ngày phát hành: 2025-10-15
131,072 context · $0.08/M input tokens · $0.50/M output tokens
Qwen3-VL-8B-Instruct is a multimodal vision-language model from the Qwen3-VL series, built for high-fidelity understanding and reasoning across text, images, and video. It features improved multimodal fusion with Interleaved-MRoPE for long-horizon...
Giá cả
Trả theo mức dùng
Không tốn phí trả trước, chỉ trả cho những gì bạn dùng
Dùng thử mô hình
Sử dụng API
Dùng các ví dụ mã sau để tích hợp với API của chúng tôi:
import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'qwen/qwen3-vl-8b-instruct',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'qwen/qwen3-vl-8b-instruct',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}Giới thiệu mô hình
Qwen qwen3-vl-8b-instruct
**Qwen3-VL-8B-Instruct is a multimodal vision-language model from the Qwen3-VL series, built for high-fidelity understanding and reasoning across text, **
Qwen3-VL-8B-Instruct is a multimodal vision-language model from the Qwen3-VL series, built for high-fidelity understanding and reasoning across text, images, and video. It features improved multimodal fusion with Interleaved-MRoPE for long-horizon temporal reasoning, DeepStack for fine-grained visual-text alignment, and text-timestamp alignment for precise event localization.
The model supports a native 256K-token context window, extensible to 1M tokens, and handles both static and dynamic media inputs for tasks like document parsing, visual question answering, spatial reasoning, and GUI control. It achieves text understanding comparable to leading LLMs while expanding OCR coverage to 32 languages and enhancing robustness under varied visual conditions.
Why It Looks Great
- Large Language Model architecture for efficient processing
- 131072 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.1/$0.5 per million tokens
Key Features
- Context Window: 131072 tokens
- Max Output: 32768 tokens
- Vision: Supported
- Function Calling: Supported
Specifications
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Qwen |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 131072 tokens |
| Max Output | 32768 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.1 |
| Output | $0.5 |
How to Use
- Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
- Submit — the model processes your request and returns the response.
API Integration
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: qwen/qwen3-vl-8b-instruct
API Usage
Python SDK
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)cURL
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: qwen/qwen3-vl-8b-instruct
- Provider: Qwen
Thông tin
Tính năng được hỗ trợ
Hướng dẫn truy cập API
Qwen3 Vl 8b Instruct API
qwen/qwen3-vl-8b-instruct
Qwen3-VL-8B-Instruct is a multimodal vision-language model from the Qwen3-VL series, built for high-fidelity understanding and reasoning across text, images, and video. It features improved multimodal fusion with Interleaved-MRoPE for long-horizon...
Đầu Vào
$0.08 /M
Đầu Ra
$0.5 /M
Ngữ Cảnh
131K
Đầu Ra Tối Đa
33K
Thị Giác
Được Hỗ Trợ
Sử Dụng Công Cụ
Được Hỗ Trợ
Thử Qwen3 Vl 8b Instruct trên WaveSpeedAI
Truy cập Qwen3 Vl 8b Instruct qua API hợp nhất của chúng tôi — tương thích OpenAI, không khởi động nguội, giá minh bạch.
Câu Hỏi Thường Gặp về Qwen3 Vl 8b Instruct
Qwen3 Vl 8b Instruct có giá bao nhiêu qua API?+
Giá trên WaveSpeedAI: $0.08 mỗi triệu token đầu vào và $0.50 mỗi triệu token đầu ra. Prompt caching và xử lý theo lô được tính riêng và giảm chi phí thực tế cho các khối lượng công việc dài, lặp lại.
Cửa sổ ngữ cảnh của Qwen3 Vl 8b Instruct là gì?+
Qwen3 Vl 8b Instruct hỗ trợ tối đa 131K token ngữ cảnh với tối đa 33K token đầu ra mỗi yêu cầu.
Qwen3 Vl 8b Instruct có tương thích OpenAI không?+
WaveSpeedAI cung cấp Qwen3 Vl 8b Instruct tại https://llm.wavespeed.ai/v1 qua giao diện Chat Completions tương thích OpenAI. Hầu hết các client OpenAI SDK hoạt động bằng cách đổi base URL và API key; các trường tùy chọn phụ thuộc vào mô hình được chọn.
Làm thế nào để bắt đầu với Qwen3 Vl 8b Instruct?+
Đăng nhập vào WaveSpeedAI, tạo một API key trong Access Keys, rồi gửi một yêu cầu đến https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions với model id hiển thị phía trên. Kiểm tra danh mục mô hình hiện tại để biết tính khả dụng, khả năng và giá cả.