Kort bericht · 1 min lezen
Qwen3-VL 8B getest op 137 rommelige documenten met een laptop
Een Reddit-gebruiker vergeleek een klein lokaal draaiend visionmodel met drie modellen in de cloud aan de hand van bonnetjes, formulieren, facturen en contracten. In de test deed Qwen het goed op belastingformulieren, maar had het moeite met Indiase datumnotaties en lange contracten.
Oossa · Over Oossa
Een Reddit-gebruiker testte Qwen3-VL 8B Instruct op een M5-laptop en vergeleek het met Claude Opus 5.5, Sonnet 5 en GPT-5.6 Terra. De test omvatte 137 documenten. Volgens de gebruiker waren de documenten in 59% van de resultaten van Qwen volledig correct, tegenover 89% voor Opus en 57% voor GPT-5.6 Terra. Qwen verwerkte 21 van de 32 IRS-formulieren volledig correct, terwijl GPT-5.6 Terra er zeven goed had. Maar bij 10 synthetische Indiase bankafschriften las Qwen datums in de notatie dag-maand-jaar als maand-dag-jaar, hoewel het de bedragen en saldi wel goed had.
Waarom het ertoe doet
De resultaten wijzen erop dat een klein model op een laptop sommige documenttaken goed aankan, maar dat de prestaties sterk kunnen verschillen per notatie en documenttype.
Bronnen en referenties
| # | Bron | Medium | Datum | Kernpunt |
|---|---|---|---|---|
| 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] ↗ | Reddit r/MachineLearning | 28 sep 2026 | I benchmarked Qwen3-VL 8B Instruct (Q4_K_M, Ollama, M5 24GB, ~30s/doc) against Claude Opus 5.5, Sonnet 5 and GPT-5.6 Terra on: - receipts: C |
1 bronnen
Laatst bijgewerkt:
Oossa · Nieuwsbrief
De AI-week, uitgelegd
Elke maandag: het nieuws dat ertoe doet, in gewone taal. Gratis, geen spam.