Qwen3.5

画像に対してQwen3.5を実行します。

このワークフローブロックは、画像と任意のテキストプロンプトを受け取り、会話テンプレートに基づいてテキストの回答を返す Qwen3.5-a 視覚言語モデルを実行します。

種別識別子

ステップで次の識別子を使用します "type" フィールド: roboflow_core/qwen3_5vl@v2 ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。

プロパティ

名前	型	説明	参照
name	str	このステップの一意の識別子を入力してください。	❌
プロンプト	str	Qwen3.5 に追加のコンテキストを提供する任意のテキストプロンプトです。指定しない場合は既定のものが使用され、望ましいモデルの動作に影響する可能性があります。	❌
model_version	str	推論に使用する Qwen3.5 モデル。	✅
system_prompt	str	Qwen3.5 に追加のコンテキストを提供する任意のシステムプロンプトです。	❌
max_new_tokens	int	生成するトークンの最大数。設定されていない場合は、モデルの既定値が使用されます。	❌

この 参照 列は、で利用可能な動的値を使用してプロパティをパラメータ化できる可能性を示します ワークフロー 実行時。参照 バインディング 詳細情報

ランタイム互換性

ハード - ランタイム self_hosted_cpu; 実行 ローカル : GPU が必要です。run_locally() は CUDA が必要なモデルを読み込みます。

入出力バインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が Qwen3.5 のバージョン v2 持つか確認してください。

入出力バインディング

• 入力

  • 画像 (画像）：推論対象の画像です。

  • model_version (roboflow_model_id)：推論に使用する Qwen3.5 モデル。

• 出力

  • parsed_output (辞書）：辞書。

JSON 定義の例

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/qwen3_5vl@v2",
	    "images": "$inputs.image",
	    "prompt": "この画像には何が写っていますか?",
	    "model_version": "qwen3_5-0.8b",
	    "system_prompt": "あなたは役に立つアシスタントです。",
	    "max_new_tokens": "<block_does_not_provide_example>"
	}