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Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

qwen/qwen3-vl-8b-instruct

टेक्स्टइनपुट: image · textTools262K14 अक्टू॰ 2025 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 44% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00219 है।

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct के बारे में

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct, Qwen द्वारा बनाया गया Qwen3-VL श्रृंखला का एक मल्टीमॉडल विज़न-लैंग्वेज मॉडल है। इसे प्रदाता ने 2025-10-14 को जारी किया था। यह मॉडल api14 पर टेक्स्ट श्रेणी से संबंधित है, और इसका डिज़ाइन टेक्स्ट, छवियों और वीडियो में उच्च-निष्ठा समझ और तर्क पर केंद्रित है, साथ ही लंबी-अवधि के कार्यों के लिए Interleaved-MRoPE का उपयोग करके बेहतर मल्टीमॉडल फ्यूज़न प्रदान करता है।

यह मॉडल इनपुट के रूप में छवि और टेक्स्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 235,929 टोकन है। बड़े कॉन्टेक्स्ट और बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन意味着 आप अपने निर्देशों के साथ लंबे दस्तावेज़ या कई छवियाँ दे सकते हैं और फिर भी एक पर्याप्त जनरेट किए गए उत्तर के लिए जगह बची रहती है। चूंकि आउटपुट मोडैलिटी केवल टेक्स्ट है, यह मॉडल उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ उत्तर जनरेट किया गया मीडिया नहीं बल्कि लिखित भाषा है।

व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से सीधे निकलते हैं। आप एक छवि के साथ एक प्रश्न भेज सकते हैं और टेक्स्ट उत्तर प्राप्त कर सकते हैं, जो दस्तावेज़ और स्क्रीनशॉट की समझ, स्कैन या फोटो खींची गई सामग्री से जानकारी निकालने, और दृश्य सामग्री का वर्णन या तर्क करने के लिए उपयुक्त है। चूंकि वीडियो मॉडल के घोषित दायरे का हिस्सा है, इसे वीडियो इनपुट पर तर्क करने वाले कार्यों के लिए भी लागू किया जा सकता है। लंबा कॉन्टेक्स्ट मल्टी-इमेज या लंबे-दस्तावेज़ वर्कफ़्लो का समर्थन करता है जहाँ मॉडल को अपना उत्तर देने से पहले एक साथ बहुत सारी सामग्री पर विचार करने की आवश्यकता होती है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, और top_p हैं। टूल कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट दोनों उपलब्ध हैं, इसलिए आप मॉडल को फ़ंक्शन-कॉलिंग फ़्लो में जोड़ सकते हैं या इसके आउटपुट को एक स्कीमा तक सीमित कर सकते हैं। सैंपलिंग व्यवहार को temperature, top_p, और top_k के साथ ट्यून किया जा सकता है, जबकि seed, stop, और पेनल्टी पैरामीटर आपको नियतत्व और पुनरावृत्ति पर अतिरिक्त नियंत्रण देते हैं।

यदि आपका कार्य केवल टेक्स्ट है और इसमें छवियाँ या वीडियो शामिल नहीं हैं, तो विज़न क्षमता आपके लिए कोई काम नहीं कर रही है, और एक टेक्स्ट-ओनली मॉडल अधिक सरल विकल्प हो सकता है। यही बात तब भी लागू होती है जब आपको टेक्स्ट के अलावा कोई अन्य आउटपुट मोडैलिटी चाहिए, क्योंकि यह मॉडल केवल टेक्स्ट लौटाता है।

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: image, text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct की कीमत इनपुट $0.88 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct image, text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Inception: Mercury 2, Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch), OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct कम्युनिटी

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