在人工智能领域，空间推理能力一直是衡量模型性能的重要指标之一，尤其是在涉及复杂场景理解、3D物体检测以及路径规划等任务时，强大的空间推理能力能让模型更好地模拟人类对物理世界的认知。
2025年11月26日，阿里千问视觉模型在第三方权威空间推理榜单SpatialBench上取得了令人瞩目的成绩，Qwen3-VL以13.5分的高分登顶，Qwen2.5-VL也以12.9分位居第二，大幅领先Gemini3.0Pro Preview（9.6分）与GPT-5.1（7.5分），这一成绩标志着阿里在空间推理领域的技术实力迈上了一个新台阶，距离人类基线80分又近了一步。
模型地址： https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-vl 
SpatialBench榜单：空间推理的“试金石”
SpatialBench榜单可不是一个普通的榜单，它专注于评估模型在2D/3D空间、结构以及路径推理方面的能力，涵盖了电路分析、CAD工程、分子生物学等众多复杂且具有挑战性的任务。这些任务不仅要求模型具备对空间信息的精准捕捉和理解能力，还需要能够进行逻辑推理和决策，因此被业界视为“具身智能试金石”。能够在这样的榜单上取得优异成绩，无疑证明了模型在空间推理领域的卓越实力。
Qwen3-VL模型亮点：3D检测升级与多维度能力拓展
3D检测能力显著提升
Qwen3-VL在3D检测方面进行了重大升级，新增了旋转框输出与深度估计头。这一改进使得模型在处理遮挡场景时表现更加出色，遮挡场景下的平均精度（AP）提升了18%。同时，它还能够准确判断物体的方位以及视角变化，为复杂场景下的物体识别和定位提供了更可靠的依据。例如，在物流仓储场景中，面对堆叠在一起的货物，Qwen3-VL可以精准地识别出每个货物的位置和方向，大大提高了物流作业的效率和准确性。
视觉编程：所见即所得
除了3D检测能力的升级，Qwen3-VL还具备独特的视觉编程功能。用户只需输入草图或者一段10秒的短视频，模型就能够生成可运行的Python + OpenCV代码，实现“所见即所得”的效果。这一功能为开发者提供了极大的便利，无需手动编写复杂的代码，就能够快速实现特定的视觉任务，大大缩短了开发周期，降低了开发成本。例如，在工业检测领域，工程师可以通过绘制简单的草图，让模型自动生成检测代码，快速搭建起检测系统，提高生产效率。
规模多样，满足不同需求
为了满足不同用户和应用场景的需求，Qwen3-VL提供了多种规模的模型选择。包括2B、4B、8B、32B的密集模型，以及30B - A3B、235B - A22B的MoE（Mixture of Experts）版本。这些不同规模的模型在性能和资源消耗上各有优势，用户可以根据自己的实际需求进行选择。而且，在推理版的32项核心能力测试中，Qwen3-VL平均超越Gemini2.5 - Pro 6.4分，展现出了强大的综合实力。
开源节奏：推动技术共享与进步
在开源方面，阿里也展现出了开放和共享的态度。Qwen2.5 - VL已经全量开源，这意味着全球的开发者都可以免费获取和使用该模型的代码和权重，进行二次开发和应用创新。而Qwen3 - VL也预计在2025年第二季度释放权重与工具链，并同步上线千问App供用户免费体验。这种开源策略不仅有助于推动空间推理技术的发展和进步，还能够促进学术界和产业界的交流与合作，加速技术的落地应用。
落地进展：多场景应用初显成效
阿里云透露，Qwen3 - VL已经在多个实际场景中进行了概念验证（POC），并取得了良好的效果。在物流机器人领域，模型的空间定位误差小于2厘米，能够精确地引导机器人完成货物的搬运和分拣任务；在AR装配场景中，Qwen3 - VL可以实时识别装配部件的位置和姿态，为工人提供准确的装配指导，提高装配效率和质量；在智慧港口场景中，模型能够对港口内的船舶、集装箱等物体进行精准识别和跟踪，优化港口的物流调度和管理。
此外，阿里还计划在2026年推出“视觉 - 动作”端到端模型，为机器人提供实时视觉伺服能力。这意味着机器人将能够根据视觉信息实时调整自己的动作，实现更加智能和灵活的操作，进一步拓展机器人的应用范围和场景。
结语
阿里千问视觉模型Qwen3 - VL在SpatialBench榜单上的优异表现，以及其在3D检测、视觉编程等方面的创新突破，为我们展示了空间推理技术的巨大潜力。随着开源政策的推进和多场景应用的不断拓展，相信Qwen系列模型将在更多领域发挥重要作用，为人工智能的发展和应用带来新的机遇和挑战。我们期待着未来能够看到更多基于这些先进技术的创新应用，为我们的生活和工作带来更多的便利和改变。
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