随着多模态人工智能的快速发展，能够理解并生成图文内容的视觉-语言模型（Vision-Language Model, VLM）已成为 AI 领域的重要方向。阿里巴巴通义实验室推出的 Qwen-VL 系列模型，凭借其强大的图文理解、推理和生成能力，在开源社区和工业界引起了广泛关注。

本文将系统梳理 Qwen-VL 系列的发展脉络，深入解析从初代 Qwen-VL 到最新一代 Qwen2.5-VL 和 Qwen2.5-Omni 的技术演进、核心特性与实际应用价值。

一、Qwen-VL 系列概览

模型版本	发布时间	核心能力	是否开源
Qwen-VL	2023 年 8 月	基础图文理解、VQA、图像描述	✅ 开源
Qwen-VL-Chat	2023 年 8 月	对话式多模态交互	✅ 开源
Qwen-VL-Max	2023 年底	闭源旗舰版，更强推理能力	❌ 闭源（API 可用）
Qwen2-VL	2024 年中	更强上下文、更优对齐训练	✅ 开源
Qwen2.5-VL	2024 年末	支持长视频理解、动态分辨率	✅ 开源
Qwen2.5-Omni	2025 年初	全能多模态：图文+音频+视频+OCR	✅ 开源

📌 系列定位：
Qwen-VL 系列旨在构建一个“看得懂、听得清、说得出”的通用多模态智能体，逐步从“图文对话”走向“全感官感知”。

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二、核心模型详解

1. Qwen-VL / Qwen-VL-Chat（2023）

▶ 架构设计

• 视觉编码器：采用 ViT-G/14（类似于 CLIP ViT-L/14 的放大版），在大规模图文对上预训练。
• 语言模型：基于 Qwen-7B 大语言模型。
• 连接器（Projector）：使用 MLP 将视觉特征映射到语言模型的嵌入空间。
• 训练流程：
  1. 预训练：在超大规模图文对上进行对比学习（ITC）和图像-文本匹配（ITM）。
  2. 微调：在指令数据上进行 SFT，支持 VQA、Captioning、Grounding 等任务。

▶ 核心能力

• 图像问答（VQA）
• 图像描述生成（Image Captioning）
• 视觉定位（Object Grounding）
• 多图输入与比较

▶ 使用示例（HuggingFace）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL")

query = tokenizer.from_list_format([
    {'image': 'https://qwen-vl.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test.jpg'},
    {'text': '这是什么？'}
])
inputs = tokenizer(query, return_tensors='pt').to(model.device)
output = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(output[0]))

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2. Qwen2-VL（2024）

作为第二代升级版，Qwen2-VL 在多个维度进行了优化：

✅ 主要改进

• 更强的语言基座：基于 Qwen2-7B，具备更好的语言理解与生成能力。
• 更长上下文支持：最大上下文长度从 2k 提升至 32k tokens，可处理长文档或多图序列。
• 更优对齐训练：引入 DPO、ORPO 等偏好对齐算法，提升回答质量与安全性。
• 动态分辨率输入：支持任意分辨率图像输入，无需固定 resize，保留更多细节。
• 更强的 OCR 能力：对图表、手写体、复杂排版文本识别更准确。

🎯 应用场景

• 文档智能分析（PDF/PPT 解析）
• 教育题解（数学公式识别与解答）
• 医疗影像报告生成
• 工业质检（缺陷检测 + 自然语言描述）

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3. Qwen2.5-VL（2024 年末）

在 Qwen2-VL 基础上进一步扩展，主要增强视频理解能力。

🔥 新增特性

• 长视频理解：支持长达 10 分钟以上的视频输入，按时间戳提取关键帧进行理解。
• 时序推理：可回答“视频中发生了什么事件？”、“某个动作何时发生？”等问题。
• 多模态摘要：自动生成视频内容的文字摘要或字幕。
• 更强的细粒度理解：支持跨帧对象追踪与行为分析。

📽️ 示例应用

用户提问：“视频中穿红衣服的人什么时候开始跳舞？”
模型回答：“根据分析，穿红色上衣的舞者在第 1分23秒 进入画面，并于 1分35秒 开始跳舞。”

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4. Qwen2.5-Omni（2025 年初，全能多模态旗舰）

这是目前 Qwen-VL 系列中最先进的开源模型，真正实现了“Omni-Modal”（全模态）感知。

🌟 核心能力

模态	支持能力
图像	VQA、Captioning、Grounding、OCR
视频	长视频理解、动作识别、时序推理
音频	语音识别（ASR）、情感分析、声音事件检测
文本	强大的语言理解与生成（基于 Qwen2.5）
混合输入	支持“图+文+音频”联合理解

💡 技术亮点

• 统一多模态编码器：采用 UniVL 架构思想，不同模态通过共享适配器映射到统一语义空间。
• 流式处理能力：支持实时音视频流输入，适用于直播、监控等场景。
• 低延迟推理：结合 vLLM 和 TensorRT-LLM 实现高效部署。
• 支持 GRPO 训练：可通过人类反馈强化学习（如 Group Relative Policy Optimization）持续优化表现。

🧪 实际案例

输入：一张商品图片 + 用户语音：“这个包有现货吗？价格是多少？”
输出：“您上传的是某品牌红色手提包，当前库存充足，售价为 ¥2999。”

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三、与其他多模态模型对比

模型	发布方	参数量	多模态能力	开源情况	特点
Qwen2.5-Omni	阿里巴巴	~7B	✅ 图文+音视频+OCR	✅ 完全开源	全能、中文强、支持 GRPO
LLaVA-Next	UW/MILA	~7B	✅ 图文	✅ 开源	英文强、生态丰富
InternVL 3.5	商汤科技	~30B	✅ 图文+视频	✅ 开源	超大规模、高精度
CogVLM2	清华 & 智谱	~16B	✅ 图文	✅ 开源	强空间推理能力
GPT-4o	OpenAI	未知	✅ 图文+音频	❌ 闭源	实时交互、超强泛化
Gemini 1.5	Google	未知	✅ 图文+音视频	❌ 闭源	支持百万 token 上下文

✅ Qwen-VL 系列优势总结：

• 中文场景最强：在中文图文理解、OCR、教育等领域表现突出。
• 完全开源可商用：Apache 2.0 协议，适合企业私有化部署。
• 全栈支持：从训练（ms-swift）到推理（vLLM）均有完整工具链。
• 持续迭代快：平均每 6 个月发布一次重大更新。

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四、如何使用 Qwen-VL 系列模型？

1. HuggingFace / ModelScope 加载

# ModelScope
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('qwen/Qwen2.5-VL', device_map='auto')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('qwen/Qwen2.5-VL')

# HuggingFace
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('Qwen/Qwen2.5-VL', device_map='auto')

2. 结合 ms-swift 微调

swift sft \
    --model Qwen/Qwen2.5-VL \
    --dataset my_vqa_dataset \
    --train_type lora \
    --modality_type vl \
    --infer_backend vllm

3. 部署为 API 服务

swift deploy \
    --model Qwen/Qwen2.5-Omni \
    --infer_backend vllm \
    --port 8080

访问 http://localhost:8080 即可使用 OpenAI 兼容 API。

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五、总结与展望

Qwen-VL 系列 是中国团队在多模态大模型领域的重要突破，其发展路径清晰体现了从“单模态融合”到“全感官智能”的演进趋势。

未来发展方向可能包括：

• 3D 场景理解：结合点云、深度图进行空间建模。
• 具身智能（Embodied AI）：与机器人控制结合，实现“看-思-行”闭环。
• 个性化多模态 Agent：记忆用户偏好，提供定制化服务。
• 端侧轻量化：推出 Qwen-VL-1.8B/0.5B 等小模型，适配手机、眼镜等设备。

🔮 一句话总结：
Qwen-VL 不只是一个“会看图说话”的模型，而是通向通用人工智能（AGI）道路上的关键一步——它让机器真正开始“感知”世界。

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📌 资源链接：

• GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen-VL
• ModelScope 模型库：https://modelscope.cn/models/qwen
• 在线体验：https://qwen.app
• 论文参考：Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model