Qwen3 VL 8B Instruct API

Qwen3-VL 是目前 Qwen 系列中最强大的视觉-语言模型。

本代模型在各方面进行了全面升级：更强的文本理解与生成能力、更深的视觉感知与推理、延长的上下文长度、增强的空间与视频动态理解能力，以及更强的代理交互能力。

提供可从边缘到云端扩展的 Dense（密集）与 MoE（专家混合）架构，并有 Instruct 与增强推理的 Thinking 版本以供按需部署。

主要特性

• 视觉代理（Visual Agent）：可操作 PC/移动端 GUI——识别界面元素、理解功能、调用工具并完成任务。

• 视觉编码增强（Visual Coding Boost）：可从图像/视频生成 Draw.io／HTML／CSS／JS。

• 高级空间感知：判断物体位置、视点与遮挡；提供更强的二维定位能力并支持用于空间推理与具身智能的三维定位。

• 长上下文与视频理解：原生支持 256K 上下文，可扩展至 1M；可处理整本书和数小时的视频，支持完整回溯与秒级索引。

• 增强的多模态推理：在 STEM/数学方向表现优异——因果分析与基于证据的逻辑回答能力强。

• 升级的视觉识别：更广泛且更高质量的预训练使其能“识别一切”——名人、二次元、产品、地标、动植物等。

• 扩展的 OCR：支持 32 种语言（由 19 种扩展而来）；在低光、模糊与倾斜条件下更鲁棒；对罕见/古文字与行业术语更友好；改进了长文档结构解析能力。

• 文本理解可比纯 LLM：实现无损的文本—视觉融合，达到统一且完整的理解。

模型架构更新

1. Interleaved-MRoPE：通过鲁棒的位置嵌入在时间、宽度与高度维度上进行全频分配，增强长时域视频推理能力。

2. DeepStack：融合多层次的 ViT 特征以捕捉细粒度细节并强化图像—文本对齐。

3. 文本—时间戳对齐（Text–Timestamp Alignment）：超越 T-RoPE，实现精确的以时间戳为基础的事件定位，强化视频的时间建模。

此 API 接口兼容 OpenAI 的接口规范，也就是可以直接使用 OpenAI 的 SDK 来调用各个模型。仅需替换以下两项配置即可：

1. base_url 替换为 https://wcode.net/api/gpt/v1
2. api_key 替换为从 https://wcode.net/get-apikey 获取到的 API Key

具体可参考下方的各编程语言代码示例中的 openai sdk 调用示例。

# TODO: 以下代码中的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey

curl --request POST 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer API_KEY' \
--data '{
    "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}'

import Foundation

let headers = [
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  "content-type": "application/json"
]
let parameters = [
  "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  "messages": [
    [
      "role": "user",
      "content": "你好"
    ]
  ]
] as [String : Any]

let postData = JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])

let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")! as URL,
                                        cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
                                    timeoutInterval: 60.0)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data

let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
  if (error != nil) {
    print(error as Any)
  } else {
    let httpResponse = response as? HTTPURLResponse
    print(httpResponse)
  }
})

dataTask.resume()

var headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
};
var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions'));
request.body = json.encode({
  "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});
request.headers.addAll(headers);

http.StreamedResponse response = await request.send();

if (response.statusCode == 200) {
  print(await response.stream.bytesToString());
}
else {
  print(response.reasonPhrase);
}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer API_KEY'     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
request["content-type"] = 'application/json'
request.body = "{\"model\":\"qwen/qwen3-vl-8b-instruct\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

use serde_json::json;
use reqwest;

#[tokio::main]
pub async fn main() {
  let url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions";

  let payload = json!({
    "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
    "messages": (
      json!({
        "role": "user",
        "content": "你好"
      })
    )
  });

  let mut headers = reqwest::header::HeaderMap::new();
  headers.insert("Authorization", "Bearer API_KEY".parse().unwrap());     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  headers.insert("content-type", "application/json".parse().unwrap());

  let client = reqwest::Client::new();
  let response = client.post(url)
    .headers(headers)
    .json(&payload)
    .send()
    .await;

  let results = response.unwrap()
    .json::<serde_json::Value>()
    .await
    .unwrap();

  dbg!(results);
}

CURL *hnd = curl_easy_init();

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer API_KEY");    // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
headers = curl_slist_append(headers, "content-type: application/json");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\"model\":\"qwen/qwen3-vl-8b-instruct\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);

package main

import (
  "fmt"
  "strings"
  "net/http"
  "io"
)

func main() {
  url := "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

  payload := strings.NewReader("{\"model\":\"qwen/qwen3-vl-8b-instruct\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}")

  req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

  req.Header.Add("Authorization", "Bearer API_KEY")     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  req.Header.Add("content-type", "application/json")

  res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

  defer res.Body.Close()
  body, _ := io.ReadAll(res.Body)

  fmt.Println(res)
  fmt.Println(string(body))
}

using System.Net.Http.Headers;


var client = new HttpClient();

var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

request.Headers.Add("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey

request.Content = new StringContent("{\"model\":\"qwen/qwen3-vl-8b-instruct\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", null, "application/json");

var response = await client.SendAsync(request);

response.EnsureSuccessStatusCode();

Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());

var client = new RestClient("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

var request = new RestRequest("", Method.Post);

request.AddHeader("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey

request.AddHeader("content-type", "application/json");

request.AddParameter("application/json", "{\"model\":\"qwen/qwen3-vl-8b-instruct\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", ParameterType.RequestBody);

var response = client.Execute(request);

const axios = require('axios');

let data = JSON.stringify({
  "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});

let config = {
  method: 'post',
  maxBodyLength: Infinity,
  url: 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  },
  data : data
};

axios.request(config).then((response) => {
  console.log(JSON.stringify(response.data));
}).catch((error) => {
  console.log(error);
});

OkHttpClient client = new OkHttpClient();

MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");

RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\"model\":\"qwen/qwen3-vl-8b-instruct\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

Request request = new Request.Builder()
  .url("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("Authorization", "Bearer API_KEY")             // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

Response response = client.newCall(request).execute();

$client = new \GuzzleHttp\Client();

$headers = [
  'Content-Type' => 'application/json',
  'Authorization' => 'Bearer API_KEY',     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
];

$body = '{
  "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}';

$request = new \GuzzleHttp\Psr7\Request('POST', 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions', $headers, $body);

$response = $client->sendAsync($request)->wait();

echo $response->getBody();

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 5,
  CURLOPT_TIMEOUT => 300,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'qwen/qwen3-vl-8b-instruct',
    'messages' => [
      [
        'role' => 'user',
        'content' => '你好'
      ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
    "content-type: application/json",
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$error = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($error) {
  echo "cURL Error #:" . $error;
} else {
  echo $response;
}

import requests
import json

url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}

headers = {
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  "content-type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(json.dumps(response.json(), indent=4, ensure_ascii=False))

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://wcode.net/api/gpt/v1",
  api_key="API_KEY"                             # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

{
    "id": "chatcmpl-t1760535871s757r8a83466137b608e233325b2a",
    "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1760535872,
    "choices": [
        {
            "logprobs": null,
            "finish_reason": "stop",
            "native_finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "你好！我是通义千问（Qwen），是阿里巴巴集团旗下的通义实验室自主研发的超大规模语言模型。我的中文名是通义千问，英文名是Qwen。我能够回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等，还能表达观点，玩游戏等。我支持多种语言，包括但不限于中文、英文、德语、法语、西班牙语等。\n\n我的目标是成为你最可靠的助手，无论你是需要帮助解决问题、获取信息，还是想进行创意写作、学习新知识，我都会尽力为你提供支持。我还可以帮助你进行多轮对话、总结要点、提供建议等。\n\n如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我，我会尽力为你服务！ 😊\n\n另外，我有多个版本，比如Qwen、Qwen-Max、Qwen-Plus和Qwen-Turbo，它们在不同场景下各有优势，你可以根据自己的需求选择合适的版本。如果你有任何具体问题或需求，也可以告诉我，我会为你推荐最适合的方案。",
                "refusal": null,
                "reasoning": null
            }
        }
    ],
    "system_fingerprint": null,
    "usage": {
        "prompt_tokens": 13,
        "completion_tokens": 257,
        "total_tokens": 270
    }
}