让Qwen3-0.6B拥有视觉，保姆级教程来了！

主要观点总结

文章介绍了如何将SmolVLM2视觉模块与Qwen3-0.6B模型进行拼接微调，以实现具备超小规模、多模态和中文支持特性的模型“Qwen3-SmVL”。全程使用沐曦GPU完成，并提供了完整的Github仓库和SwanLab记录。文中详细说明了SmolVLM2的背景知识、模型拼接和微调思路、实现和关键代码、数据集构建、微调方法与代码实现、训练结果展示以及代码和数据集链接汇总。模型拼接后，Qwen3-0.6B获得了视觉理解能力，并保留了原有能力，如函数调用、推理等。

关键观点总结

关键观点1: SmolVLM2背景知识

SmolVLM2是一种超小多模态模型，由视觉模型层、特征映射层和大语言模型层组成。视觉模型层采用Google的SigLip模型，特征映射层是一个简单的MLP，大语言模型使用SmolLM-135M版本。

关键观点2: 模型拼接和微调思路

调整SmolVLM2的“上下文控制格式”与Qwen3兼容，将文本部分替换为Qwen3-0.6B，重新初始化特征映射层，整体架构保持SmolVLM2流程不变。

关键观点3: 模型拼接实现和关键代码

包括修改SmolVLM2的Tokenizers、替换SmolVLM2的SmolLM2模型为Qwen3-0.6B，构建和替换特征映射层等步骤，并提供了关键代码实现。

关键观点4: 微调数据集构建

使用英文多模态数据集the_cauldron，并考虑数据合成和配比的问题，最终使用英文数据集并调整文本长度以适应模型训练。

关键观点5: 微调方法与代码实现

冻结视觉模型与文本模型，仅微调特征映射器和语言模型头，并提供了训练参数设置和训练代码实现。

关键观点6: 训练结果展示

展示了模型训练过程中的损失变化、模型推理结果和效果分析，以及完整的训练和数据集链接。

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