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用笔记本电脑测试 Qwen3-VL 8B：处理 137 份杂乱文档
一位 Reddit 用户将本地运行的小型视觉模型与三款托管模型进行比较，测试材料包括收据、表格、发票和合同。根据这位用户的测试，Qwen 处理税务表格表现不错，但难以应对印度日期格式和长篇合同。
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一位 Reddit 用户在 M5 笔记本电脑上测试了 Qwen3-VL 8B Instruct，并将其与 Claude Opus 5.5、Sonnet 5 和 GPT-5.6 Terra 进行比较，共使用了 137 份文档。该用户称，Qwen 的结果中有 59% 完全正确；Opus 为 89%，GPT-5.6 Terra 为 57%。Qwen 准确处理了 32 份 IRS 表格中的 21 份，而 GPT-5.6 Terra 只处理对了 7 份。不过，在 10 份合成的印度银行对账单中，Qwen 把“日-月-年”格式的日期读成了“月-日-年”，尽管金额和余额都识别正确。
为什么重要
测试结果表明，在笔记本电脑上运行的小型模型能够胜任部分文档处理任务，但其表现会因格式和文档类型不同而有很大差异。
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来源与参考
| # | 来源 | 发布方 | 日期 | 要点 |
|---|---|---|---|---|
| 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 | 2026年9月28日 | 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 |
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