Alibaba ha appena rilasciato i Qwen3-VL-4B e 8B (4 e 8 miliardi di parametri) in due varianti; Instruct eThinking, più le versioni FP8 per chi ha poca VRAM (RAM GPU). Se sei un appassionato o un tecnico in cerca di modelli AI con capacità visive da eseguire in locale sul tuo PC, questi 2 modelli al momento rappresentano lo stato dell’arte.
Non sono semplici tagli della versione Qwen-VL in cloud da 235 miliardi di parametri; mantengono le caratteristiche del modello flagship: 256 K token nativi, espandibili a 1 milione, OCR in 32 lingue, grounding 2D/3D, controllo GUI su desktop e mobile, comprensione di video lunghi e generazione di codice da mock-up.
In breve puoi eseguire in locale, sul tuo computer, un modello di vision-language completo ed efficiente. Se hai già provato molti modelli in locale e sei sempre rimasto insoddisfatto dalle capacità limitate o dalla lentezza di esecuzione, ti consiglio di provare questi nuovi modelli Qwen3-VL. Noterai che il confine tra soluzioni cloud e locali si è assottigliato moltissimo; questa è la prima volta che un modello di questa qualità gira in casa senza compromessi.
Capacità principali dei modelli Qwen3-VL-4B e 8B:
- Chatbot testuale con capacità visive e multimodali
- Interpretazione di documenti e grafici
- Decodifica e intepretazione di contenuti basati sulle immagini
- Interpretazione e analisi di video
Contesto esteso e comprensione video Qwen3-VL-4B e 8B
Una delle caratteristiche più notevoli di Qwen3-VL è la sua capacità di gestire contesti estremamente lunghi. Tutti i modelli della serie supportano nativamente 256K token di contesto, espandibili fino a 1 milione di token. Questa capacità trasforma radicalmente le possibilità di applicazione; puoi inserire centinaia di pagine di documenti tecnici, interi libri di testo o video di due ore, e il modello ricorderà tutto con precisione, recuperando dettagli fino al secondo esatto nei video.
Per fare un paragone pratico, mentre la maggior parte dei modelli concorrenti è limitato a documenti di poche decine di pagine o video di pochi minuti, Qwen3-VL può analizzare un intero film o un manuale tecnico completo mantenendo la coerenza. La capacità di indicizzazione a livello di secondo nei video apre applicazioni precedentemente inimmaginabili; dalla ricerca semantica in archivi video alla creazione automatica di sommari dettagliati di lunghe registrazioni.
Nel campo dell’OCR (riconoscimento del testo), Qwen3-VL supporta 32 lingue; è efficace anche in condizioni difficili come bassa illuminazione, sfocatura o testo inclinato. Il suo migliorato riconoscimento di caratteri rari, testi antichi e gergo tecnico, unito a una migliore analisi strutturale di documenti lunghi, lo rende particolarmente adatto per applicazioni che richiedono l’elaborazione di documenti o materiali d’archivio.
Potenza accessibile con 4B e 8B
Il recente rilascio delle versioni Qwen3-VL-4B e Qwen3-VL-8B segna un momento importante per la democratizzazione dell’AI multimodale in locale. Questi modelli compatti mantengono quasi intatte le capacità delle loro controparti più grandi, richiedendo significativamente meno VRAM.
Nonostante le dimensioni ridotte, queste versioni spesso superano modelli concorrenti come Gemini 2.5 Flash Lite o GPT-5Nano su vari benchmark, inclusi STEM, VQA, OCR, comprensione video e compiti di agente. In molti casi, le loro prestazioni si avvicinano a quelle del modello di punta Qwen2.5-VL-72B rilasciato solo sei mesi prima.
La disponibilità di checkpoint FP8 con quantizzazione fine-grained (block size 128) rende questi modelli particolarmente efficienti per l’inferenza su hardware consumer. Per chi lavora con risorse limitate, questo significa poter accedere a capacità avanzate di visione artificiale senza necessitare di costose GPU. Le versioni sono disponibili in due varianti: Instruct, ottimizzata per seguire istruzioni dirette, e Thinking, potenziata per il ragionamento complesso in ambiti STEM e matematica.
Conclusioni Qwen3-VL-4B e Qwen3-VL-8B
La strategia di Alibaba di offrire modelli dalle versioni compatte 4B/8B (per uso locale) fino al massiccio 235B (per uso remoto in cloud), crea un ecosistema completo che può adattarsi a diverse esigenze e risorse computazionali. Questo approccio contrasta con quello di altri competitor che spesso si concentrano su modelli monolitici.
Se gestisci un team che estrae dati da PDF tecnici, puoi sostituire il cloud OCR con un container locale; grazie a Qwen3-VL puoi processare 600 pagine al minuto relativamente a costo zero. Qwen3-VL può leggere schemi elettrici, scontrini, confrontare prezzi; le possibilità sono infinite. In tutti i casi l’inferenza resta in azienda, eliminando problemi di GDPR e latenza in cloud. E’ sufficiente una GPU consumer per essere operativo. Il vincolo ora non è più tecnologico, ma logistico. Per provarli puoi usare Ollama, LMStudio, Nexa e altri software per il download e l’esecuzione dei modelli in locale.
Il modo più veloce ed immediato è con NexaSDK; è sufficiente eseguire dal prompt di NexaSDK nexa infer NexaAI/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF (per il modello da 8B) e puoi già usarlo. Tutti i modelli Nexa per Qwen3-VL (in base al tuo hardware) sono disponibili qui.
