在 opencode 中啟用 Qwen 3.5 圖像理解

💡解鎖 Qwen 3.5 本地圖像理解—llama.cpp 使用者簡單 JSON 修改（內含教學）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

新增「modalities」JSON 設定：輸入 ['text', 'image']，輸出 ['text']

為什麼重要

讓 Qwen 3.5 在本地支援多模態推論，減少開發者對雲端的依賴，並降低運行視覺語言模型的成本。

下一步行動

在 opencode.json 中新增 modalities 設定，並透過 llama-server 以圖像提示測試 Qwen3.5-35B-local。

誰應關注：Developers & AI Engineers

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 4 個來源。

•Qwen3.5 採用原生多模態架構，從訓練初始即整合文字與視覺處理，而非先前 Qwen3-VL 的附加式方法，提升視覺 grounding 準確度與處理速度。[1]
•模型擁有 250k 詞彙表及多令牌預測功能，可在單步預測多個未來詞彙，降低 10-60% 跨 201 語言的令牌成本。[1]
•透過異質基礎設施同時訓練視覺與語言部分，以及 FP8 壓縮與推測解碼的非同步強化學習，加速代理技能學習 3-5 倍。[1]

•Qwen3.5 的原生多模態意指單一模型從頭訓練處理文字、圖像、UI 截圖與結構化內容，支持視覺問答、文件理解、圖表解讀及像素級 grounding。[1]
•視覺與語言組件分開但同時訓練，實現近 100% 訓練吞吐量相較純文字模型；使用 FP8 壓縮儲存數字並以推測解碼運行數千任務，提升代理如 UI 點擊的多步驟能力。[1]

Qwen3.5 的原生多模態將推動本地多模態 LLM 普及

其高效訓練與 llama.cpp 相容性降低部署門檻，讓 35B 模型在家用硬體運行複雜視覺任務，提升開源社群創新。

多令牌預測將降低多語言應用成本

250k 詞彙與 10-60% 令牌節省適用於 201 語言，利於全球開發者建構低成本代理系統。

2025-09

發布 Qwen3.5 系列，引入原生多模態代理功能

Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.

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