Qwen3-VL

Qwen3-VL est le modèle vision-langage d'Alibaba doté d'une localisation 2D native. LibreYOLO l'intègre comme détecteur d'objets à vocabulaire ouvert et expose directement son chat libre : fournissez une liste de classes à détecter ou posez-lui une question.

Tâches
detection
Tailles
2b, 4b, 8b at 1024 px
Installer
pip install libreyolo
Niveau de support
Niveau parallèle, depuis v. Une interface produit distincte avec sa propre factory et son propre contrat.
Origine
Qwen3-VL par Alibaba (Qwen Team), Apache-2.0. Article, source
Licences
Code MIT, poids Apache-2.0. Usage commercial

Installer

Qwen3-VL appartient à la catégorie de VLM utilisés comme détecteurs de LibreYOLO, une interface produit distincte des familles basées sur des checkpoints et dotée de sa propre factory. Il nécessite l'extra vlm.

bash
pip install "libreyolo[vlm]"

Prédire

Les poids sont téléchargés depuis Hugging Face à la première utilisation et mis en cache localement. Appelé sans argument, LibreVLM() utilise Qwen3-VL-4B par défaut.

Python
from libreyolo import LibreVLM, SAMPLE_IMAGE model = LibreVLM("qwen3-vl-4b")model.set_classes(["forklift", "pallet", "safety vest"])result = model.predict(SAMPLE_IMAGE, save=True) for box in result.boxes:    print(box.cls, box.conf, box.xyxy)
Chat
from libreyolo import LibreVLM, SAMPLE_IMAGE model = LibreVLM("qwen3-vl-4b") # L'accès direct sous l'interface de détection : toute question,# pas uniquement une requête de bounding boxes.answer = model.chat(SAMPLE_IMAGE, "How many people are wearing a safety vest?")print(answer)

Cette famille se charge par la factory LibreVLM(), et non LibreYOLO() : les familles VLM ne déclarent aucun chargeur de checkpoint. Le routage par suffixe de fichier décrit sur les autres pages de modèles ne s'applique donc pas ici. set_classes() définit le vocabulaire que Qwen3-VL doit rechercher ; il est persistant et reste actif dans tous les appels predict()/track() suivants jusqu'à ce que vous le redéfinissiez. Chaque détection porte la même confiance de substitution. Le filtrage par conf fonctionne donc en tout ou rien et ne constitue pas un classement. iou a en revanche un effet pour cette famille : il élimine une boîte ultérieure de la même classe lorsque son chevauchement avec une boîte déjà conservée dépasse le seuil, car un générateur répétitif peut sinon émettre des boîtes presque identiques pour un objet. Contrairement à Florence-2 et Kosmos-2, Qwen3-VL répond aussi à des questions libres au moyen de chat(), le même accès direct documenté sur la factory LibreVLM. La CLI LibreYOLO ne couvre pas cette catégorie : elle n'offre aucune forme libreyolo predict model=... pour celle-ci. Consultez la prédiction pour les sources, le streaming et le traitement des résultats.

Variantes

Trois tailles sont proposées : Qwen3-VL-2B-Instruct, Qwen3-VL-4B-Instruct et Qwen3-VL-8B-Instruct, chargées respectivement par LibreVLM("qwen3-vl-2b"), LibreVLM("qwen3-vl-4b") et LibreVLM("qwen3-vl-8b"). Toutes trois déclarent une entrée nominale de 1024 px, mais le redimensionnement intelligent du propre processeur Qwen décide du canevas réellement transmis au réseau. Cette valeur n'est donc pas une résolution de fonctionnement fixe comme pour les autres familles de ce site. LibreYOLO n'a publié aucun benchmark comparant l'exactitude des trois tailles.

LibreYOLO n'entraîne, ne valide et n'exporte pas Qwen3-VL : train(), val() et export() lèvent tous NotImplementedError pour chaque famille de cette catégorie (consultez le niveau de prise en charge ci-dessus). Effectuez le fine-tuning de Qwen3-VL en amont et chargez les poids obtenus si vous avez besoin d'un vocabulaire personnalisé intégré. Vérifiez visuellement la sortie de predict() au lieu d'effectuer une passe de validation de style COCO, puisque chaque détection porte la même confiance de substitution.

Licence

Vérifiez la licence dans le dépôt Hugging Face des poids précis que vous téléchargez. Chaque checkpoint de l<link>organisation LibreYOLO</link> en possède une, et elles ne sont pas toujours identiques au sein dune même famille. Ce dépôt fait autorité ; le résumé ci-dessous décrit les conditions applicables lors de la dernière vérification de cette page.

Ceci décrit les licences concernées et ne constitue pas un conseil juridique. Si la réponse a une importance commerciale, lisez vous-même les licences et consultez votre propre avocat.

Travail d'origine
Qwen3-VL, Alibaba (Qwen Team)
Licence du projet d'origine
Apache-2.0
Source du projet d'origine
github.com/QwenLM/Qwen3-VL
Code de LibreYOLO
MIT
Poids
Apache-2.0, distribués par leurs auteurs. LibreYOLO ne les héberge pas et n'en fournit pas de miroir.
Interprétation
Apache-2.0 is a permissive license, so these weights can be used in commercial and closed-source products. It asks you to keep its license text and attribution notices with any copy of the weights you redistribute, and it grants a patent license. All three sizes LibreYOLO downloads, Qwen3-VL-2B-Instruct, Qwen3-VL-4B-Instruct and Qwen3-VL-8B-Instruct, carry this license on their Hugging Face repository.

Citation

@article{Qwen3-VL,
      title={Qwen3-VL Technical Report}, 
      author={Shuai Bai and Yuxuan Cai and Ruizhe Chen and Keqin Chen and Xionghui Chen and Zesen Cheng and Lianghao Deng and Wei Ding and Chang Gao and Chunjiang Ge and Wenbin Ge and Zhifang Guo and Qidong Huang and Jie Huang and Fei Huang and Binyuan Hui and Shutong Jiang and Zhaohai Li and Mingsheng Li and Mei Li and Kaixin Li and Zicheng Lin and Junyang Lin and Xuejing Liu and Jiawei Liu and Chenglong Liu and Yang Liu and Dayiheng Liu and Shixuan Liu and Dunjie Lu and Ruilin Luo and Chenxu Lv and Rui Men and Lingchen Meng and Xuancheng Ren and Xingzhang Ren and Sibo Song and Yuchong Sun and Jun Tang and Jianhong Tu and Jianqiang Wan and Peng Wang and Pengfei Wang and Qiuyue Wang and Yuxuan Wang and Tianbao Xie and Yiheng Xu and Haiyang Xu and Jin Xu and Zhibo Yang and Mingkun Yang and Jianxin Yang and An Yang and Bowen Yu and Fei Zhang and Hang Zhang and Xi Zhang and Bo Zheng and Humen Zhong and Jingren Zhou and Fan Zhou and Jing Zhou and Yuanzhi Zhu and Ke Zhu},
	  journal={arXiv preprint arXiv:2511.21631},
      year={2025}
}

Copié depuis le bloc de citation des auteurs sur github.com/QwenLM/Qwen3-VL#citation.

Vérifié avec LibreYOLO v1.5.0. Les tableaux de support, les checkpoints et les chiffres de benchmark de cette page sont générés à partir de la bibliothèque publiée et des poids publiés, et non rédigés à la main.