千问多模态模型需通过视觉语言联合建模提取图文混排表格信息：一、用qwen-3.5-27b web界面上传截图并输入指定提示词；二、用openclaw捕获区域后调用qwen-3.5-9b执行vl-query命令；三、以base64编码图像通过api发送含text与image的content数组请求。
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如果您上传一张同时包含文字说明与表格结构的截图，千问多模态模型无法仅靠文本理解能力提取全部信息，则需依赖其视觉语言联合建模机制。以下是实现该能力的具体方法：
一、使用千问3.5-27B解析图文混排表格
该模型专为复杂场景图像设计，能同步识别印刷体文字、解析行列结构、识别合并单元格及多级表头，并将文字说明与表格数据在语义层面关联。其底层架构支持跨模态对齐，确保图中标题、注释与表格数值被统一建模。
1、访问已部署的Web界面地址：https://gpu-hv221npax2-7860.web.gpu.csdn.net/
2、点击“上传图片”按钮，选择含文字与表格的截图（推荐PNG或WEBP格式）
3、在提示框中输入：“请描述图片中的文字说明，并提取表格的完整结构和所有数据”
4、点击“开始识别”，等待模型返回结构化输出
二、调用千问3.5-9B配合OpenClaw自动化处理
OpenClaw可执行屏幕区域捕获与预处理，再将图像送入千问3.5-9B进行多模态推理。该组合支持自动区分图中段落文字、标注性图例与表格实体，尤其适合处理网页渲染后的动态表格截图。
使用聊天补全、重试、结构化输出和明确的 User-Agent 标头运行 AIMLAPI LLM 与推理工作流，适用于 Codex 对 AIMLAPI 模型进行脚本化提示/推理调用的场景。
1、在本地终端运行OpenClaw指令：openclaw capture --region table_area --output /tmp/screenshot.png
2、执行多模态推理命令：openclaw vl-query --model qwen-3.5-9b --image /tmp/screenshot.png --prompt "提取表格列名、行数、每行数据，以及上方文字说明的核心要点"
3、检查输出JSON中"table_data"与"text_summary"两个字段是否并列存在
三、通过API接口提交Base64编码图像请求
直接对接千问多模态服务端口，绕过前端限制，适用于批量处理PDF导出页或扫描件。该方式强制启用高像素解码（MAX_IMAGE_PIXELS=1792000000），保障小字号文字与细线表格的识别精度。
1、使用Python脚本读取图片并编码：with open("doc_page.png", "rb") as f: encoded = base64.b64encode(f.read()).decode()
2、构造POST请求体，确保content数组中同时包含text与image类型对象
3、向http://localhost:8000/v1/chat/completions发送请求，model字段设为qwen-vl-chat
