告別“提示詞魔咒”?通義千問發(fā)布Qwen3-VL官方指南,手把手教你調用最強視覺模型
原創(chuàng)編輯 | 聽雨
出品 | 51CTO技術棧(微信號:blog51cto)
就在今天,通義千問發(fā)布了Qwen3-VL官方指南,并將其稱為“Cookbooks”烹飪書。
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這本“烹飪書”可謂讓用戶告別“魔咒”。因為對于強大的AI模型,尤其是多模態(tài)模型,我們常常需要反復嘗試、精心設計非常復雜和精確的指令(即“提示詞”),才能讓模型輸出理想的結果。
這個過程就像念一句復雜且不能出錯的“魔法咒語”一樣,門檻高且令人困擾。這就是所謂的“提示詞魔咒”。
“烹飪書”提供了大量即拿即用的代碼范例和最佳實踐,相當于把現(xiàn)成的、已經(jīng)驗證有效的“咒語”直接交給了用戶。有了這本指南,你就不再需要為如何“念咒”而頭疼了。
1.什么是“Qwen3-VL烹飪書”?
這本“烹飪書”其實就是一份“代碼筆記/指南合集”,里面提供了從基礎到進階的詳細范例。
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它的核心特點主要在于三個:
①全面性:覆蓋從“思考”到“行動”的12大核心場景。
②實用性:提供本地部署和API調用兩種方式,滿足不同用戶需求。
③開源與開放:引導至GitHub,鼓勵社區(qū)學習和貢獻。
2.這本“烹飪書”里有哪些“招牌菜”?
Omni Recognition(全能識別)+3D Grounding(3D空間定位)+ Video Understanding(視頻理解),能夠將模型的識別能力從2D圖片擴展到3D空間和動態(tài)視頻,實現(xiàn)了對物理世界更立體的感知。
例如官方給出的omni_reconition例子,Qwen3-VL能夠輕松識別出圖片中每個動漫人物的名字:
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包括動物、食物、娛樂明星等等也是不在話下:
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而Qwen3-VL的OCR能力則可以準確識別各種復雜場景下的文字,從中精準抓取你關心的核心數(shù)據(jù)。
開發(fā)票就是大家最常見的場景,它可以輕松識別其中的關鍵字段:
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像易拉罐和食品包裝袋上的文字,官方展示Qwen3-VL也可以輕松識別:
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Qwen3-VL的長文檔解析能力也達到了更高水平,能夠直擊辦公和學習痛點。比如解析長篇PDF和PPT,它就可以幫上你的忙:
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3.對我們來說意味著什么?
此次通義千問官方發(fā)布Qwen3-VL的“烹飪書”,對于懂技術的開發(fā)者或不懂技術的普通用戶來說,都是一個利好消息。
對開發(fā)者而言,它可以大幅縮短開發(fā)周期,提供了現(xiàn)成的“輪子”;對于用戶來說,也可以便捷地體驗到多模態(tài)AI的魅力,降低使用門檻。
這里小編也幫大家找到了相關鏈接,可以自取:
GitHub:https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks
API:https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/vision
那么評論區(qū)的各位大佬們:對于Qwen3-VL,你最想用哪個功能來解決你工作或生活中的什么問題?


























