Qwen3-VL

Qwen3-VL은 네이티브 2D 그라운딩을 지원하는 Alibaba의 비전 언어 모델입니다. LibreYOLO는 이를 오픈 보캐뷸러리 객체 탐지기로 래핑하고 자유 형식 대화를 직접 노출합니다. 탐지할 클래스 목록을 제공하거나 질문할 수 있습니다.

작업: detection
크기: 2b, 4b, 8b at 1024 px
설치: pip install libreyolo
지원 티어: 별도 티어, v부터 지원. 자체 팩토리와 계약을 갖춘 별도의 제품 영역입니다.
업스트림: Alibaba (Qwen Team)의 Qwen3-VL, Apache-2.0. 논문, 소스
라이선스: 코드 MIT, 가중치 Apache-2.0. 상업적 사용

설치

Qwen3-VL은 자체 팩토리가 있는 체크포인트 기반 계열과 별도의 제품 영역인 LibreYOLO의 VLM 탐지기 계층에 속합니다. vlm extra가 필요합니다.

bash

pip install "libreyolo[vlm]"

예측

가중치는 처음 사용할 때 Hugging Face에서 내려받아 로컬에 캐시됩니다. 인수 없이 호출한 LibreVLM()은 Qwen3-VL-4B를 기본값으로 사용합니다.

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)

대화

from libreyolo import LibreVLM, SAMPLE_IMAGE model = LibreVLM("qwen3-vl-4b") # 탐지 편의 기능 아래의 탈출구: 바운딩 박스 쿼리뿐 아니라# 어떤 질문이든 사용할 수 있습니다.answer = model.chat(SAMPLE_IMAGE, "How many people are wearing a safety vest?")print(answer)

이 계열은 LibreYOLO()가 아니라 LibreVLM() 팩토리로 불러옵니다. VLM 계열은 체크포인트 로더를 선언하지 않으므로 다른 모델 페이지에서 설명하는 파일 접미사 라우팅이 적용되지 않습니다. set_classes()는 Qwen3-VL에 찾도록 요청할 보캐뷸러리를 설정합니다. 이 설정은 유지되므로 다시 설정할 때까지 이후의 모든 predict() 및 track() 호출에 적용됩니다. 모든 탐지에는 동일한 자리표시자 신뢰도가 지정되므로 conf 필터링은 순위 지정이 아니라 전체 적용 또는 전체 제외로 동작합니다. 이 계열에서 iou는 효과가 있으며 반복 생성기가 한 객체에 대해 거의 중복되는 바운딩 박스를 출력할 수 있으므로 이미 유지한 같은 클래스 바운딩 박스와 임계값보다 많이 겹치는 후속 바운딩 박스를 제거합니다. Florence-2 및 Kosmos-2와 달리 Qwen3-VL은 LibreVLM 팩토리에 문서화된 동일한 탈출구인 chat()을 통해 자유 형식 질문에도 응답합니다. LibreYOLO CLI는 이 계층을 지원하지 않습니다. libreyolo predict model=... 형식은 사용할 수 없습니다. 소스, 스트리밍, 결과 처리는 예측을 참조합니다.

변형

크기는 Qwen3-VL-2B-Instruct, Qwen3-VL-4B-Instruct, Qwen3-VL-8B-Instruct 세 가지이며 각각 LibreVLM("qwen3-vl-2b"), LibreVLM("qwen3-vl-4b"), LibreVLM("qwen3-vl-8b")로 불러옵니다. 세 모델 모두 명목상 1024 px 입력을 선언하지만 Qwen 프로세서 자체의 스마트 크기 조정이 네트워크에 전달되는 실제 캔버스를 결정합니다. 따라서 이 수치는 이 사이트의 다른 계열처럼 고정 동작 해상도가 아닙니다. LibreYOLO는 세 크기의 정확도를 비교하는 벤치마크를 게시하지 않았습니다.

LibreYOLO는 Qwen3-VL을 학습, 검증, 내보내기하지 않습니다. 이 계층의 모든 계열에서 train(), val(), export()는 모두 NotImplementedError를 일으킵니다(위의 지원 계층 참조). 사용자 지정 보캐뷸러리를 가중치에 포함해야 하면 업스트림에서 Qwen3-VL을 파인튜닝하고 생성된 가중치를 불러옵니다. 모든 탐지에 동일한 자리표시자 신뢰도가 있으므로 COCO 방식의 검증 과정 대신 predict() 출력을 직접 확인합니다.

라이선스

내려받는 특정 가중치의 Hugging Face 저장소에서 라이선스를 확인하십시오. LibreYOLO 조직의 모든 체크포인트에는 라이선스가 있으며 한 계열 안에서도 항상 같지는 않습니다. 해당 저장소가 신뢰할 수 있는 기준입니다. 아래 요약은 이 페이지를 마지막으로 검증했을 때 적용된 내용을 설명합니다.

관련 라이선스에 관한 설명이며 법률 자문이 아닙니다. 상업적으로 중요한 사안이라면 라이선스를 직접 읽고 별도의 법률 자문을 받으십시오.

원작: Qwen3-VL, Alibaba (Qwen Team)
업스트림 라이선스: Apache-2.0
업스트림 소스: github.com/QwenLM/Qwen3-VL
LibreYOLO 코드: MIT
가중치: Apache-2.0, 저자가 배포합니다. LibreYOLO는 이를 호스팅하거나 미러링하지 않습니다.
해석: 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.

인용

@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}
}

github.com/QwenLM/Qwen3-VL#citation에 있는 저자의 인용 블록에서 복사했습니다.