Qwen3-VL大模型核心技术揭秘：多模态融合与长程理解机制详解

Qwen3-VL是Qwen系列最新多模态大模型，采用三模块架构(视觉编码器、视觉-语言融合模块、大语言模型)，通过SigLIP-2视觉编码器、DeepStack多层次视觉注入和Interleaved MRoPE位置建模等技术实现多模态融合。模型采用四阶段预训练策略逐步构建能力，并通过SFT、蒸馏和RL三阶段后训练体系提升推理与对齐能力，最终实现强大的视觉理解与语言生成能力，在长视频理解和复杂推理任务中表现优异。

Qwen3-VL 是 Qwen 系列在多模态方向上的最新成果，其在架构设计上并非简单地扩展参数规模，而是围绕视觉表示、模态融合、时序建模与长程理解进行了系统性的重构。

模型架构
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Qwen3-VL 延续了 Qwen2.5-VL 的经典三模块设计，整体架构由以下三部分组成：

Vision Encoder（视觉编码器）
Vision–Language Merger（视觉-语言融合模块）
Large Language Model（大语言模型）

模型架构

这种设计思路的核心目标是：

在不破坏语言模型能力的前提下，让视觉信息尽可能“自然”地融入语言建模过程。

1.1 LLM

1.1.1 模型规模与形态

Qwen3-VL 基于Qwen3 Backbone，提供了两类模型：

Dense 模型：2B / 4B / 8B / 32B
MoE 模型：30B-A3B、235B-A22B

其中旗舰模型Qwen3-VL-235B-A22B：

总参数量：235B
每 token 激活参数：22B

MoE 架构使得模型在推理成本可控的情况下，仍具备极强的表达能力。

1.1.2 多模态反而提升语言能力

一个非常值得注意的实验结论是：

Qwen3-VL 在多数语言基准上，甚至超过了其纯文本版本。

这说明视觉信号并未干扰语言建模，反而可能：

提供更丰富的世界知识约束
缓解纯语言训练中的过拟合问题

1.2. Vision Encoder

1.2.1 选择 SigLIP-2

Qwen3-VL 使用SigLIP-2作为视觉编码器，并从官方预训练权重继续训练：

强大的 ViT 表征能力
稳定的图文对齐特性
适合大规模多模态预训练

默认配置为SigLIP2-SO-400M，小模型（2B / 4B）使用SigLIP2-Large-300M。

1.2.2 动态分辨率支持

为了适应真实世界中分辨率多样的图像与视频输入，Qwen3-VL 采用动态输入分辨率，并配合两项关键技术：

2D-RoPE：在横向与纵向同时建模位置信息
位置嵌入插值（CoMP）：根据输入尺寸对绝对位置编码进行插值

这一设计使模型在高分辨率、长宽比变化明显的场景中仍能保持稳定的空间理解能力。

1.3. Vision–Language Merger

1.3.1 基础视觉 Token 压缩

Qwen3-VL 延续了 Qwen2.5-VL 的设计：

使用两层 MLP,将 Vision Encoder 输出的2×2 patch 特征,压缩为1 个视觉 token, 并映射到 LLM 的隐藏维度

该设计在信息保留与上下文长度之间取得了较好的平衡。

1.3.2 DeepStack：多层次视觉注入

Qwen3-VL 对DeepStack进行了关键扩展。

与原始 DeepStack 从多尺度输入堆叠 token 不同，Qwen3-VL：

从Vision Transformer 的中间层提取特征
覆盖低-中-高层语义表示
为每一层特征配备专用 Vision–Language Merger
将视觉 token直接注入 LLM 的前 3 层 hidden states

这一设计让语言模型在早期层就感知视觉结构，大幅提升复杂视觉推理与细粒度理解能力。

1.4、Interleaved MRoPE：重构多模态位置建模

1.4.1 原始 MRoPE 的局限

Qwen2-VL 提出的 MRoPE 将 embedding 维度划分为：

时间（t）
横向（h）
纵向（w）

但这种划分会造成频谱不均衡，尤其在长视频理解任务中表现不佳。

1.4.2 交错式频率分配

Qwen3-VL 采用Interleaved MRoPE：

将 t / h / w 维度交错分布在 embedding 中
确保每个维度同时覆盖高频与低频

这一改动显著缓解了频谱偏置问题，提升了长时序视频的建模能力。

1.5. Video Timestamp：用“语言”理解时间

1.5.1 旧方法的问题

Qwen2.5-VL 使用时间同步 MRoPE：

时间 ID 与绝对时间绑定
长视频中 ID 极大且稀疏
训练需覆盖大量 fps 分布，成本极高

1.5.2 文本化时间戳方案

Qwen3-VL 采用显式文本 token 表示时间：

<2.0 seconds> [Video_Patch]或者<00:00:02> [Video_Patch]

训练时混合使用：

秒制
HMS（时:分:秒）

该方案虽然略微增加上下文长度，但极大增强了时间理解的稳定性与泛化性，并且由于训练时混合使用秒制和HMS，因此无论人怎么说时间，模型都能懂。

2.预训练

训练策略：四阶段逐步构建多模态与长上下文能力

Qwen3-VL 的预训练并非一次性完成，而是采用了一套循序渐进的四阶段训练策略。这种设计的核心目标并不是“尽快把模型训大”，而是在保证稳定性的前提下，逐步解锁多模态理解与超长上下文建模能力。

整体来看，这四个阶段遵循一个非常清晰的能力演进路径：

先对齐模态 → 再学习多模态 → 扩展上下文 → 冲刺超长序列

下表给出了各阶段的整体配置概览：

阶段	训练目标	可训练模块	Token 规模	上下文长度
S0	视觉–语言对齐	Merger	67B	8,192
S1	多模态预训练	全模型	~1T	8,192
S2	长上下文预训练	全模型	~1T	32,768
S3	超长上下文适配	全模型	100B	262,144

2.1 Stage 0：视觉–语言对齐（Alignment First）

在训练初期，Qwen3-VL 面临的首要问题并不是“不会看图”或“不会生成文本”，而是：

视觉编码器与语言模型之间缺乏统一的语义接口。

因此，在 Stage 0 中，模型采用了一种非常克制但高效的做法：

冻结 Vision Encoder（SigLIP-2）
冻结 LLM（Qwen3）
仅训练 MLP-based Vision–Language Merger

可以将这一阶段理解为：先调好“翻译器”，而不是直接重训两端。

训练数据规模约为67B tokens，主要由高质量的图文对齐数据构成，包括：

图像–描述对
视觉知识数据
OCR 相关样本

所有训练均在8k 上下文长度下进行。这一阶段的目标非常明确：建立稳定、可控的跨模态对齐基础，为后续端到端训练扫清障碍。

2.2 Stage 1：多模态预训练（Multimodal Pre-Training）

在完成视觉–语言对齐后，Stage 1 进入真正的端到端多模态训练阶段。

在这一阶段：

Vision Encoder、Merger 与 LLM全部解冻
模型开始联合学习视觉理解与语言生成

训练数据规模迅速扩大到约 1 万亿 tokens，上下文长度仍保持在8k，以保证训练稳定性。

2.2.1 数据混合策略

为了避免模型在学习视觉能力的同时损害原有语言能力，Stage 1 采用了精心设计的数据配比：

文本-only 数据：用于维持和强化语言建模能力
视觉–语言数据：覆盖多种任务形式，包括

图文交错文档
Visual Question Answering
Visual Grounding
STEM 相关多模态数据
少量视频数据（引入基础时间概念）

这一阶段的核心成果是：模型开始具备通用的多模态理解与生成能力。

2.3 Stage 2：长上下文预训练（Long-Context Pre-Training）

在 Stage 2 中，训练重点从“多模态能力本身”转向：

如何在更长上下文中稳定地使用这些能力。

因此，这一阶段的关键变化是：

上下文长度从8k 提升至 32k
所有模型参数仍保持可训练

训练数据规模依旧约为1 万亿 tokens，但数据构成发生了明显调整：

文本-only 数据比例提升，以增强长文档理解和复杂推理能力
视觉–语言数据中：

视频数据占比显著提高
引入更多 agent-style、多步骤指令数据

Stage 2 是 Qwen3-VL长视频理解能力真正成型的关键阶段，模型开始能够：

在更长时间范围内建立跨帧关联
处理多步骤、多模态推理任务

2.4 Stage 3：超长上下文适配（Ultra-Long-Context Adaptation）

最后一个阶段并非传统意义上的“继续预训练”，而是一次针对极端上下文长度的专项适配。

在 Stage 3 中：

上下文长度被大幅提升至262k
训练数据规模缩减至100B tokens
数据高度聚焦于超长序列任务

数据重点包括：

超长文档理解
长时视频分析
长跨度信息定位与总结

这一阶段的目标并不是引入新的知识，而是：

确保模型在超长上下文下仍能稳定运作，不发生能力退化。

2.5 训练策略总结

从整体来看，Qwen3-VL 的训练策略体现了一种非常成熟的工程哲学：

不急于堆规模
不盲目拉长上下文
按能力解锁顺序逐步推进

可以将四个阶段总结为一句话：

对齐 → 学会 → 记得更久 → 扛住极限

这种分阶段设计，是 Qwen3-VL 能够同时具备强多模态能力与超长上下文处理能力的关键基础。

Qwen3-VL 的后训练体系：从“能用”到“好用”的关键进化
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如果说预训练解决的是**“模型看过什么世界”**，那么后训练（Post-Training）决定的则是：

模型如何思考、如何对齐人类需求、以及在真实任务中是否可靠可控。

在 Qwen3-VL 中，后训练不是单一阶段的微调，而是一套分阶段、分目标、层层递进的系统工程。整体流程可以概括为三个核心阶段：

监督微调（SFT）：学会“按指令做事”
强到弱蒸馏（Strong-to-Weak Distillation）：学会“怎么推理”
强化学习（RL）：学会“做得更好、做得更像人”

3.1. 总体后训练流程概览

Qwen3-VL 的后训练采用三阶段流水线：

阶段	核心目标
SFT	激活指令遵循能力 + 推理潜能
蒸馏	将强模型的推理能力迁移到轻量模型
RL	精细能力提升 + 人类偏好对齐

值得注意的是：多模态能力并非每一阶段都直接参与，而是通过精心设计的训练顺序逐步注入。

3.2. SFT：让模型“会用”，而不仅是“会看”

3.2.1. 两阶段 SFT：从 32K 到 256K

SFT 是后训练的起点，其目标不是灌输知识，而是：

建立稳定的instruction-following 行为模式
激活模型在预训练中已具备、但尚未显式使用的推理能力

为兼顾效率与长上下文能力，SFT 采用分阶段上下文扩展策略：

第一阶段：32K context

覆盖大多数标准任务

第二阶段：256K context

超长技术文档
教材级文本
长视频（最长 2 小时）
聚焦：

并在第二阶段中，混合 32K 与 256K 数据进行 curriculum 训练，避免模型只适应极端长输入。

3.2.2. 标准模型 vs Thinking 模型（CoT）

SFT 数据被明确区分为两种格式：

标准格式：直接给出答案
Chain-of-Thought（CoT）格式：显式展示推理过程

这种区分并不是为了“多写几步推理”，而是为了：

让 thinking 模型学习“如何思考”
同时保留 non-thinking 模型的简洁响应能力

3.3. Cold Start SFT 数据：能力导向的数据工程

3.3.1. 数据规模与结构

SFT 数据集规模约120 万条，其结构本身就反映了目标能力分布：

1/3 文本-only
2/3 多模态（图像 / 视频）
覆盖：

单轮 / 多轮对话
单图 / 多图 / 视频
图文交错、agent 场景

并且在中英为主的基础上，扩展至多语言，增强全球适用性。

3.3.2. 从“领域覆盖”到“真实能力”

相比 Qwen2.5-VL 已覆盖的 8 大类能力，Qwen3-VL 的 SFT 数据新增并强化了：

具身智能中的空间推理
细粒度image-grounded reasoning
视频中的时空 grounding
百页级技术文档理解
Agent 场景下的工具增强推理

核心原则只有一句话：

以真实使用场景反推数据设计，而不是反过来。

3.3.3. 严格的数据过滤体系

SFT 数据质量直接决定模型上限，因此采用双阶段过滤：

（1）Query Filtering：问题本身是否值得学？

剔除：

不可验证
语义模糊
空洞的网页问题

轻微重写不清晰指令，但不改变原意
保证问题具有：

合理复杂度
明确上下文

（2）Response Filtering：答案是否“像一个好助手”？

规则过滤

去重复
去残缺
去不当内容

模型过滤

使用 Qwen2.5-VL reward model
从正确性、完整性、视觉利用、语言风格等多维度打分
捕捉规则难以发现的问题（如语言混用）

3.4. Long-CoT Cold Start：为“深度推理”打地基

Thinking 模型的核心不是“写得长”，而是：

在复杂问题中，真的需要一步一步推理。

3.4.1. 数据构成

纯文本 : 多模态 ≈1 : 1
多模态重点：

STEM
agent workflow

文本部分对齐 Qwen3 的高难度数学 / 编程 / 逻辑数据

3.4.2. 三重筛选，保证“真的难、真的需要想”

难度筛选

只保留 baseline 模型低通过率样本

多模态必要性筛选

如果去掉图像仍能答对 → 丢弃

推理质量控制

去猜测
去错误结论
去语言异常

这一步本质上是在回答一个问题：

这个问题，值不值得模型认真想？

3.5、Strong-to-Weak Distillation：把“会想”教给小模型

蒸馏阶段只做一件事：

用强模型的行为，塑造弱模型的推理分布。

两阶段蒸馏

Off-policy

用 teacher 的输出直接监督 student

On-policy

student 自己生成
与 teacher logits 做 KL 对齐

关键点在于：蒸馏只用文本数据，却能提升多模态推理能力，因为它直接作用于 LLM backbone 的推理结构。

3.6. 强化学习（RL）：精修能力与对齐人类偏好

3.6.1. Reasoning RL：让模型在“可验证任务”上变强

1. 任务类型

数学、代码、逻辑
grounding、视觉谜题
OCR、结构化推理

所有任务都有一个共同点：结果可用规则或程序验证

2. 训练策略

每个问题采样 16 个回答
去掉“过于简单”的样本
混合多任务 batch，比例通过实验确定

3. 奖励系统

统一基础设施
每个任务自定义 reward
不依赖格式 reward，而是通过 prompt 约束输出
惩罚语言混用

4. RL 算法

使用SAPO（Smooth Adaptive Policy Optimization）
在多模型、多任务上表现稳定

3.6.2. General RL：从“对”到“好”

General RL 的目标是：

提升泛化能力
修正 SFT 中遗留的错误先验
消灭“坏习惯”

(1). 两个核心对齐维度

Instruction Following

内容、格式、长度、JSON 等

Preference Alignment

有用性
事实性
风格自然度

(2) 定向纠错

针对模型常见顽疾：

错误计数
复杂时钟识别
重复、语言混杂、格式错误

通过专门构造的数据 + 高频惩罚，比泛化 RL 更高效。

(3) 混合奖励机制

规则奖励：高精度、抗 reward hacking
模型奖励：用 Qwen2.5-VL-72B / Qwen3 做 judge，处理开放问题

3.7. Thinking with Images：让模型像“视觉 agent”一样思考

这一部分是 Qwen3-VL 非常前沿的一步。

3.7.1. 两阶段训练范式

(1)第一阶段：冷启动视觉 agent

~10K 简单 grounding 任务
行为模式：

think → act → observe → answer

SFT + 多轮 tool-integrated RL

(2)第二阶段：蒸馏扩展

用第一阶段 agent 生成 ~120K 多轮交互数据
再次进行 SFT + RL
应用于 Qwen3-VL

3.7.2. Tool-Integrated RL 的三类奖励

答案正确性
多轮推理一致性
工具调用合理性

防止“只调一次工具”的 reward hacking

通过显式 tool-calling reward，模型学会根据任务复杂度自适应探索工具。

3.8. 总结

Qwen3-VL 的后训练并不是简单的：

SFT → RL → Done

而是一套围绕推理、对齐、agent 行为精心设计的工程系统：

SFT：建立行为范式
Long-CoT：教会模型“什么时候该想”
蒸馏：降低推理能力的使用门槛
RL：让模型在真实世界里更可靠

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