English(EN) How to Run Tencent WeVisOne-VL-4B Locally on 8 GB VRAM (Ollama Drops the Masks)

腾讯发布 WeVisOne-VL-4B 多模态模型支持本地部署

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-29 19:00

腾讯发布了 WeVisOne-VL-4B，一个基于 Qwen3-VL 构建的多模态感知模型，能够执行对象检测、分割和 OCR 等任务。这个 4B 参数模型可以使用 Ollama 或 llama.cpp 在 8GB GPU 上本地运行，但掩码生成需要单独的解码器。腾讯的基准测试显示，WeVisOne-VL-4B 在抠图和拒绝不存在目标等特定任务上优于 Qwen3-VL-8B 和其他模型，但该比较被指出缺少一些关键的基线。 AI

影响使先进的多模态感知能力能够在消费级硬件上本地部署。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Alan West · 2026-10-29 19:00

如何在 8 GB 显存上本地运行 Tencent WeVisOne-VL-4B (Ollama 揭开面纱)

<p>Tencent's WeVisOne-VL-4B picked up 5,986 Hugging Face downloads last month, and I suspect a lot of those people expected another small chat-about-your-image model. It's a perception model instead: boxes, points, counts, text locations, segmentation masks and alpha mattes, all …

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