Notis · 1 min läsning
Qwen3-VL 8B testades på 137 röriga dokument på en laptop
En Reddit-användare jämförde en liten synmodell som kördes lokalt med tre molnbaserade modeller på kvitton, blanketter, fakturor och avtal. I användarens test presterade Qwen bra på skatteblanketter men hade svårt med indiska datumformat och långa avtal.
Oossa · Om Oossa
En Reddit-användare testade Qwen3-VL 8B Instruct på en M5-laptop mot Claude Opus 5.5, Sonnet 5 och GPT-5.6 Terra, med 137 dokument. Enligt användaren var dokumenten helt korrekta i 59 procent av Qwens resultat, jämfört med 89 procent för Opus och 57 procent för GPT-5.6 Terra. Qwen fick 21 av 32 IRS-blanketter helt rätt, medan GPT-5.6 Terra klarade sju. Men på 10 syntetiska indiska kontoutdrag tolkade Qwen datum i formatet dag-månad-år som månad-dag-år, trots att belopp och saldon blev rätt.
Varför det spelar roll
Resultaten tyder på att en liten modell som körs på en laptop kan klara vissa dokumentuppgifter bra, men att prestandan kan variera kraftigt beroende på format och dokumenttyp.
Källor och referenser
| # | Källa | Utgivare | Datum | Kärnpunkt |
|---|---|---|---|---|
| 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 källor
Senast uppdaterad:
Oossa · Nyhetsbrev
Veckans AI, förklarad
Varje måndag: nyheterna som är värda att känna till, på enkel svenska. Gratis, ingen spam.