# Qwen3-VL 8B alla prova su 137 documenti disordinati, usando un laptop

> Un utente di Reddit ha confrontato un piccolo modello visivo eseguito in locale con tre modelli online, sottoponendogli ricevute, moduli, fatture e contratti. Nel test, Qwen ha ottenuto buoni risultati con i moduli fiscali, ma ha faticato a interpretare i formati di data indiani e i contratti lunghi.

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/it/qwen3-vl-8b-tested-on-137-messy-documents-using-a-laptop

Un utente di Reddit ha testato Qwen3-VL 8B Instruct su un laptop M5, mettendolo a confronto con Claude Opus 5.5, Sonnet 5 e GPT-5.6 Terra su 137 documenti. Stando a quanto riferisce l’utente, Qwen ha interpretato correttamente tutti i dati nel 59% dei documenti, contro l’89% di Opus e il 57% di GPT-5.6 Terra. Qwen ha elaborato senza errori 21 dei 32 moduli dell’IRS, mentre GPT-5.6 Terra ne ha azzeccati sette. Ma sui 10 estratti conto bancari indiani sintetici, Qwen ha interpretato le date nel formato giorno-mese-anno come se fossero nel formato mese-giorno-anno, pur leggendo correttamente importi e saldi.

## I fatti

- Il test ha riguardato 137 ricevute, fatture, moduli dell’IRS, estratti conto bancari e contratti.
- Secondo il post, Qwen è stato eseguito su un laptop M5 con 24 GB di memoria e ha impiegato circa 30 secondi per documento.

## Perché conta

I risultati indicano che un modello di piccole dimensioni eseguito su un laptop può gestire bene alcune attività sui documenti, ma le prestazioni possono variare molto a seconda dei formati e dei tipi di documento.

## Fonti e riferimenti

1. [Qwen3-VL 8B on a laptop vs Opus 5.5 / Sonnet 5 / GPT-5.6 on 137 messy documents: beat GPT-5.6 on tax forms, lost badly on Indian date formats[R]](https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1wsbqni/qwen3vl_8b_on_a_laptop_vs_opus_55_sonnet_5_gpt56/) – Reddit r/MachineLearning, 2026-09-28

Ultimo aggiornamento: 2026-09-28