# Qwen3-VL 8B, dizüstü bilgisayarda 137 karmaşık belgeyle test edildi

> Bir Reddit kullanıcısı, yerel olarak çalışan küçük bir görsel modeli; makbuzlar, formlar, faturalar ve sözleşmeler üzerinde üç çevrimiçi modelle karşılaştırdı. Kullanıcının testinde Qwen vergi formlarında başarılı olurken Hindistan’daki tarih biçimlerinde ve uzun sözleşmelerde zorlandı.

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

Bir Reddit kullanıcısı, 137 belge kullanarak Qwen3-VL 8B Instruct’ı M5 dizüstü bilgisayarda Claude Opus 5.5, Sonnet 5 ve GPT-5.6 Terra ile karşılaştırdı. Kullanıcı, Qwen’in sonuçlarının yüzde 59’unda belgelerin tamamen doğru olduğunu; bu oranın Opus’ta yüzde 89, GPT-5.6 Terra’da ise yüzde 57 olduğunu bildirdi. Qwen, 32 IRS formunun 21’ini tamamen doğru okurken GPT-5.6 Terra yalnızca yedisini doğru okudu. Ancak 10 sentetik Hindistan banka ekstresinde Qwen, tutarları ve bakiyeleri doğru okumasına rağmen gün-ay-yıl biçimindeki tarihleri ay-gün-yıl olarak yorumladı.

## Gerçekler

- Testte 137 makbuz, fatura, IRS formu, banka ekstresi ve sözleşme yer aldı.
- Paylaşıma göre Qwen, 24 GB belleğe sahip M5 dizüstü bilgisayarda çalıştı ve belge başına yaklaşık 30 saniye sürdü.

## Neden önemli

Sonuçlar, dizüstü bilgisayarda çalışan küçük bir modelin bazı belge işleme görevlerini başarıyla yerine getirebildiğini, ancak performansın biçimlere ve belge türlerine göre ciddi ölçüde değişebildiğini gösteriyor.

## Kaynaklar ve referanslar

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

Son güncelleme: 2026-09-28