Youtu-VL-4B-Instruct: китайская VLM, которая поместится в 8 ГБ VRAM

Когда картинка важнее тысячи промптов

Помните те времена, когда мультимодальные модели были чем-то вроде роскоши? GPT-4V требовал API-ключ и плату за токен, LLaVA занимала половину видеопамяти, а Claude с картинками вообще не пускали за пределы США. Китайские разработчики из Tencent посмотрели на это и сказали: "Давайте сделаем проще".

Результат - Youtu-VL-4B-Instruct. Всего 4 миллиарда параметров, поддержка изображений и текста, и главное - работает на карточке с 8 ГБ VRAM. Не идеально, но для 2026 года - вполне себе рабочий инструмент.

Что внутри этой коробки?

Модель построена на архитектуре VLUAS (Vision-Language Understanding and Answering System). Если перевести с маркетингового на человеческий - это классический трансформер с визуальным энкодером. Но с парой китайских фишек.

Зачем это нужно, если есть LLaVA?

Хороший вопрос. LLaVA-1.6 (актуальная версия на начало 2026) требует минимум 12 ГБ VRAM для нормальной работы. Qwen-VL-Chat - тоже не подарок. А тут - скромные 4 миллиарда параметров.

Youtu-VL-4B-Instruct создавалась для одного: быстро и дёшево обрабатывать изображения с текстом. Не для философских диалогов, не для написания романов. Просто: "Что на картинке?", "Сколько здесь объектов?", "Опиши сцену".

Ставим за 15 минут (если интернет не подведёт)

1 Подготовка: проверяем железо и софт

Минимальные требования на 2026 год:

• Видеокарта с 8 ГБ VRAM (6 ГБ хватит для 4-bit, но будет медленно)
• Python 3.10 или новее (3.12 уже стабильно работает с большинством библиотек)
• CUDA 12.1+ (на январь 2026 актуальна 12.4, но 12.1 тоже подойдёт)
• 20 ГБ свободного места (модель + зависимости + кэш)

2 Качаем и запускаем

Самый простой способ - через transformers от Hugging Face. Не пытайтесь ставить вручную, если не хотите провести вечер с ошибками совместимости.

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers accelerate pillow

Код для первого запуска:

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
import torch
from PIL import Image

# Загружаем модель и процессор
processor = AutoProcessor.from_pretrained("TencentARC/Youtu-VL-4B-Instruct")
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(
    "TencentARC/Youtu-VL-4B-Instruct",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# Готовим изображение и промпт
image = Image.open("ваша_картинка.jpg")
prompt = "Describe what you see in this image."

# Обрабатываем и генерируем
inputs = processor(
    images=image,
    text=prompt,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

# Декодируем ответ
answer = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(answer)

Первая загрузка займёт время - модель весит 8.5 ГБ в FP16. Если торопитесь, ищите квантованные версии на Hugging Face (обычно в разделе "Files" есть варианты с GGUF или GPTQ).

3 Оптимизация: как выжать максимум

Стандартная загрузка в FP16 - для слабаков. Настоящие энтузиасты квантуют. Вот варианты:

• 4-bit через bitsandbytes - экономит 50% памяти, скорость почти не падает
• GGUF через llama.cpp - работает даже на CPU, но медленнее
• TensorRT - если у вас NVIDIA и хочется максимальной скорости

# 4-bit загрузка для экономии памяти
from transformers import BitsAndBytesConfig

quant_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True
)

model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(
    "TencentARC/Youtu-VL-4B-Instruct",
    quantization_config=quant_config,
    device_map="auto"
)

Чем Youtu-VL-4B-Instruct удивляет (и разочаровывает)

После недели тестов на разных изображениях - вот что получается:

Главная проблема - китайский акцент. Модель обучена в основном на англо-китайских данных. Русский она не знает вообще. Запрос "Опиши картинку" превращается в "Describe the picture", а ответ приходит на английском.

Зато с техническими схемами, интерфейсами, скриншотами кода - работает неплохо. Видимо, китайские разработчики хорошо накормили её IT-контентом.

С кем конкурирует в 2026 году?

Рынок лёгких VLM на начало 2026 выглядит так:

• LLaVA-1.6-7B - качественнее, но требует 12+ ГБ VRAM
• Qwen-VL-Chat-2B - ещё легче, но хуже качество
• MiniGPT-4-v3 - специализируется на диалогах, а не на анализе
• Moondream2 - крошечная (1.4B), но для простых задач хватает

Youtu-VL-4B-Instruct занимает нишу "достаточно умная, чтобы быть полезной, и достаточно лёгкая, чтобы запуститься". Не тянет на замену GPT-4V, но для автоматизации рутинных задач - вполне.

Кому подойдёт эта модель?

Честно? Не всем.

Возьмите Youtu-VL-4B-Instruct, если:

• У вас карта с 8 ГБ VRAM и хочется поиграть с VLM
• Нужен быстрый анализ скриншотов или диаграмм
• Работаете с англоязычным контентом
• Хотите автоматизировать описание изображений для каталогов

Посмотрите в сторону других моделей, если:

• Нужна поддержка русского языка (тут поможет другая локальная LLM)
• Требуется глубокий анализ сцены с reasoning
• Есть 12+ ГБ VRAM и можно взять более мощную модель
• Нужно генерировать изображения, а не анализировать

Что дальше? Прогноз на 2026-2027

Tencent не первый год работает над мультимодальными моделями. Youtu-VL-4B - явно промежуточный этап. Что ждём в ближайшем будущем:

1. Youtu-VL-8B - уже анонсирована, но дата релиза неизвестна
2. Поддержка видео - сейчас только статические изображения
3. Лучшая мультиязычность - включая русский
4. Интеграция с Tencent Cloud - для тех, кто не хочет возиться с локальным запуском

Пока крупные игрокки гонятся за параметрами (100B, 500B, триллионы), китайские компании вроде Tencent и Alibaba работают над эффективностью. Их философия: "Зачем гигантская модель, если её не запустить на обычном железе?"

А если надоест возиться с установкой - всегда можно вернуться к облачным решениям. Но тогда прощай, конфиденциальность. И здравствуй, ежемесячная подписка.