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

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.

## Fakta

- Testet omfattade 137 kvitton, fakturor, IRS-blanketter, kontoutdrag och avtal.
- Enligt inlägget kördes Qwen på en M5-laptop med 24 GB minne och tog omkring 30 sekunder per dokument.

## 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

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

Senast uppdaterad: 2026-09-28