Qwen3-VL-Plus

将于 2026 年 10 月 10 日下线查看公告
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概述

Qwen3系列视觉理解模型,实现思考模式和非思考模式的有效融合。相较于9月23日快照,在推理及分析任务、风格控制上表现更优;同时拥有更低的延时和更快的响应速度。此版本为2025年12月19日快照版本。

输入

文本图像视频

输出

文本

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀,减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求,降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后,模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型,使其更适配特定任务。查看文档

定价

  • 输入
    ¥1/M tokens
  • 输出
    ¥10/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    260K
  • 最大输出
    32K
  • 最大输入(思考模式)
    258K
  • 最大输出(思考模式)
    32K
  • 上下文
    262K
  • 最大思维链
    81K
  • TPM每分钟 Token 数
    100K
  • RPM每分钟请求数
    60

API 参考

调用API
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from openai import OpenAI
import os

# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://maas.qianwenaiapi.com/compatible-mode/v1"
)

reasoning_content = ""  # 定义完整思考过程
answer_content = ""     # 定义完整回复
is_answering = False   # 判断是否结束思考过程并开始回复
enable_thinking = False
# 创建聊天完成请求
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-vl-plus-2025-12-19",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i1/O1CN01gDEY8M1W114Hi3XcN_!!6000000002727-0-tps-1024-406.jpg"
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "这道题怎么解答?"},
            ],
        },
    ],
    stream=True,
    # enable_thinking 参数开启思考过程,thinking_budget 参数设置最大推理过程 Token 数
    extra_body={
        'enable_thinking': True,
        "thinking_budget": 81920},

    # 解除以下注释会在最后一个chunk返回Token使用量
    # stream_options={
    #     "include_usage": True
    # }
)

if enable_thinking:
    print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")

for chunk in completion:
    # 如果chunk.choices为空,则打印usage
    if not chunk.choices:
        print("\nUsage:")
        print(chunk.usage)
    else:
        delta = chunk.choices[0].delta
        # 打印思考过程
        if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content != None:
            print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)
            reasoning_content += delta.reasoning_content
        else:
            # 开始回复
            if delta.content != "" and is_answering is False:
                print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
                is_answering = True
            # 打印回复过程
            print(delta.content, end='', flush=True)
            answer_content += delta.content

# print("=" * 20 + "完整思考过程" + "=" * 20 + "\n")
# print(reasoning_content)
# print("=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
# print(answer_content)