Qwen3-VL-4B/8B:Windows環境での実践ガイド

1. はじめに

Qwen3-VLは、Alibaba CloudのQwenチームが開発した視覚言語モデルシリーズである。2025年10月15日、Dense(密結合)アーキテクチャを採用したQwen3-VL-4BおよびQwen3-VL-8Bがリリースされた。

本ガイドでは、Windows環境においてこれらのモデルをローカル実行する方法について解説する。

1.1 公式リソース

2. Qwen3-VL-4B/8Bの技術仕様

2.1 モデル構成

各モデルには「Instruct」と「Thinking」という2つのバリアントが提供されている。

低VRAM環境でのデプロイメントを目的として、FP8量子化版も提供されている。

2.2 主要機能

Qwen3-VLは以下の機能を実装している。

(1)拡張されたOCR機能

32言語に対応している(従来モデルは19言語)。低照度環境、画像のぼやけ、傾きといった条件下でも文字認識が可能である。

(2)テキスト理解能力

テキストと視覚情報をシームレスに融合し、統合的理解を実現している。

(3)長時間動画の理解

ネイティブで256,000トークンのコンテキストをサポートし、最大1,000,000トークンまで拡張可能である。

(4)視覚エージェント機能

PC/モバイルのGUIを操作し、要素認識、機能理解、ツール呼び出し、タスク完了を実行できる。

(5)空間認識

2次元グラウンディングから3次元グラウンディングまで対応する。

(6)視覚的コーディング

画像や動画からDraw.io、HTML、CSS、JavaScriptのコードを生成できる。

2.3 ベンチマーク性能

公式発表によれば、Qwen3-VL-4B/8BはSTEM、VQA、OCR、動画理解、エージェントタスクなどのベンチマークにおいてGemini 2.5 Flash LiteやGPT-5 Nanoを上回る性能を示している。

2.4 アーキテクチャ上の革新

Qwen3-VLは以下の技術を導入している。

3. Windows環境でのセットアップ

3.1 システム要件

3.2 Nexa SDKのインストール手順

Nexa SDKは、GGUF、MLX、.nexa形式のモデルをサポートする統合推論エンジンである。Qwen3-VL-4BおよびQwen3-VL-8BのGGUF形式をサポートする唯一のフレームワークである。

3.2.1 CPU版のインストール

コマンドプロンプトを起動し、以下のコマンドを実行する。

pip install nexaai --prefer-binary --index-url https://nexaai.github.io/nexa-sdk/whl/cpu --extra-index-url https://pypi.org/simple --no-cache-dir

3.2.2 GPU版のインストール(NVIDIA CUDA対応GPU使用時)

set CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=ON -DSD_CUBLAS=ON" & pip install nexaai --prefer-binary --index-url https://nexaai.github.io/nexa-sdk/whl/cu124 --extra-index-url https://pypi.org/simple --no-cache-dir

CUDA Toolkit 12.0以降が必要である。

3.2.3 インストールの確認

nexa --version

3.3 認証設定

一部の機能やモデルへのアクセスには、Nexa AIのアカウント認証が必要となる場合がある。

  1. Nexa AI公式サイト(https://nexa.ai/)にアクセスし、アカウントを作成する
  2. ダッシュボードからアクセストークンを取得する
  3. コマンドプロンプトで以下のコマンドを実行する
nexa config set license <your_token_here>

4. モデルの実行

4.1 基本的な実行方法

4.1.1 Qwen3-VL-4B-Thinkingの起動

nexa infer NexaAI/Qwen3-VL-4B-Thinking-GGUF

4.1.2 Qwen3-VL-8B-Thinkingの起動

nexa infer NexaAI/Qwen3-VL-8B-Thinking-GGUF

初回実行時には、モデルファイルが自動的にダウンロードされる。

4.2 Instruct版の使用

nexa infer NexaAI/Qwen3-VL-4B-Instruct-GGUF

または

nexa infer NexaAI/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF

5. 実践例:画像認識タスク

5.1 画像の詳細説明タスク

ローカルに保存された画像を分析する。以下の形式でプロンプトを入力する。

describe this image 'C:\temp\test01.jpg'

実験例:ピザ画像の認識

モデルの出力例:

白い皿の上に、切り分けられていないピザが置かれている。金褐色の生地のピザで、
溶けたチーズの上にハム、コーン、緑のピーマン、ハーブがトッピングされている。
背景には木製のテーブルがあり、メニューの紙やダークなボトル、スプーンが挿さったボウルが見える。
温かみのある照明が、レストランの雰囲気を醸し出している。

出力の傾向:

5.2 日本語・数値認識タスク

日本語テキストを含む画像の認識を試みる。

describe this image 'C:\temp\test02.jpg'

Qwen3-VLは32言語のOCRに対応しており、日本語の文書、レシート、看板などの認識を試行できる。

5.3 複数画像の比較分析

複数の画像を比較するプロンプトを与える。

compare these images 'C:\temp\image1.jpg' 'C:\temp\image2.jpg'

Pythonでの実行例:

from nexa.gguf import NexaVLMInference

inference = NexaVLMInference(model_path="NexaAI/Qwen3-VL-4B-Thinking-GGUF")
result = inference._chat(
user_input="compare these images",
image_path=["C:\\temp\\image1.jpg", "C:\\temp\\image2.jpg"]
)
print(result)

※複数画像をリストとして渡すことで比較分析を実行

モデルは両画像の類似点と相違点を抽出しようと試みる。

5.4 文書からの情報抽出

Qwen3-VLはテキスト認識と情報抽出機能を持ち、レシート、証明書、フォームから情報を抽出できる。以下のようなプロンプトで試行する。

extract key information from 'C:\temp\invoice.jpg'

Pythonでの実行例:

from nexa.gguf import NexaVLMInference

inference = NexaVLMInference(model_path="NexaAI/Qwen3-VL-4B-Thinking-GGUF")
result = inference._chat(
user_input="extract key information from this document",
image_path="C:\\temp\\invoice.jpg"
)
print(result)

※文書画像から構造化された情報の抽出を試行

モデルは文書内の重要な情報(日付、金額、名称など)の抽出を試みる。

5.5 人体の画像から指文字を認識するタスク

指文字(手話)の画像を入力し、以下のプロンプトで認識を試みる。

recognize the sign language letter in this image 'C:\temp\sign_language.jpg'

Pythonでの実行例:

from nexa.gguf import NexaVLMInference

inference = NexaVLMInference(model_path="NexaAI/Qwen3-VL-4B-Thinking-GGUF")
result = inference._chat(
user_input="recognize the sign language letter in this image",
image_path="C:\\temp\\sign_language.jpg"
)
print(result)

※手の形状パターンから指文字の識別を試行

モデルは手の形状と指の位置関係を解析し、対応する文字の識別を試行する。

5.6 人体の画像から無意識の行動を認識するタスク

人物の姿勢、表情、ジェスチャーなどから無意識の行動パターンの認識を試みる。

analyze unconscious behaviors and body language in this image 'C:\temp\person_behavior.jpg'

Pythonでの実行例:

from nexa.gguf import NexaVLMInference

inference = NexaVLMInference(model_path="NexaAI/Qwen3-VL-4B-Thinking-GGUF")
result = inference._chat(
user_input="analyze unconscious behaviors and body language in this image",
image_path="C:\\temp\\person_behavior.jpg"
)
print(result)

※姿勢や表情から心理状態の推定を試行

モデルは人体の姿勢、顔の表情、手の動きなどを解析し、緊張、リラックス、不安などの状態の推定を試みる。

5.7 主人公の行動の流れ、感情の変化を小説から読み取る

長文テキストを含む画像や、複数ページの文書から物語の展開や登場人物の感情変化の分析を試みる。

analyze the protagonist's emotional journey and actions from this novel excerpt 'C:\temp\novel_page.jpg'

Pythonでの実行例:

from nexa.gguf import NexaVLMInference

inference = NexaVLMInference(
model_path="NexaAI/Qwen3-VL-4B-Thinking-GGUF",
max_new_tokens=4096
)
result = inference._chat(
user_input="analyze the protagonist's emotional journey and actions",
image_path="C:\\temp\\novel_page.jpg"
)
print(result)

※長文テキストの感情分析には大きなコンテキストウィンドウが有効

Qwen3-VLは最大1,000,000トークンまで対応可能であるため、長編小説の複数章にわたる感情変化の追跡も試行できる。

6. パフォーマンス特性とリソース管理

6.1 ハードウェア別推奨構成

モデル 最小RAM 推奨RAM GPU VRAM 推論速度(目安)
4B-Instruct 8GB 16GB 4GB以上 20-30 tok/s (CPU)
4B-Thinking 10GB 16GB 4GB以上 15-25 tok/s (CPU)
8B-Instruct 12GB 24GB 8GB以上 15-25 tok/s (CPU)
8B-Thinking 16GB 24GB 8GB以上 10-20 tok/s (CPU)

※ tok/s:1秒あたりに生成されるトークン数

6.2 最適化手法

(1)GPU利用による高速化

CUDA対応版をインストールすることで、CPU版と比較して推論速度が2～3倍向上する。

(2)メモリ制約への対応

システムメモリが不足する場合、より小型のモデル(8B→4B)またはFP8量子化版を使用する。

(3)コンテキスト長の調整

処理対象の長さに応じてコンテキスト長を調整することで、メモリ使用量を最適化できる。

7. トラブルシューティング

7.1 メモリ不足エラー

症状:Out of memoryエラーが発生し、モデルが起動しない

解決策:

  1. より小型のモデル(8B→4B)に変更する
  2. 実行中の他のアプリケーションを終了する
  3. バッチサイズやコンテキスト長を削減する
  4. FP8量子化版を使用する

7.2 モデルダウンロードの失敗

症状:ダウンロードが途中で停止する

解決策:

  1. ネットワーク接続を確認する
  2. プロキシ設定を確認する
  3. Hugging Faceから手動でモデルをダウンロードし、~/.cache/nexa/hub/ディレクトリに配置する

7.3 CUDA関連エラー(GPU使用時)

症状:CUDA out of memoryエラー、または初期化エラーが発生する

解決策:

  1. NVIDIA CUDAドライバーを最新版に更新する
  2. GPU VRAMを消費する他のアプリケーションを終了する
  3. CPU版に切り替える

8. まとめ

Qwen3-VL-4BおよびQwen3-VL-8Bは、Qwen3-VLの全機能を保持しながらVRAM使用量を削減し、マルチモーダル性能を提供している。本ガイドで解説したNexa SDKを活用することで、Windows環境においても視覚言語モデルをローカル実行できる。

8.1 今後の学習指針

参考文献

  1. Qwen Team. (2025). "Qwen3 Technical Report." arXiv preprint arXiv:2505.09388.
  2. Qwen Team. (2025). "Qwen2.5-VL Technical Report." arXiv preprint arXiv:2502.13923.
  3. NexaAI. (2025). "Nexa SDK Documentation." Retrieved from https://docs.nexa.ai/