المواصفات التقنية لـ Qwen 3-max
| الحقل | القيمة / الملاحظات |
|---|---|
| الاسم / الإصدار الرسمي للنموذج | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max؛ يتوفر إصدار “Thinking”). |
| مقياس المعلمات | أكثر من 1 تريليون معلمة (نموذج رائد على مستوى التريليون معلمة). |
| البنية | تصميم عائلة Qwen3؛ تُستخدم تقنيات mixture-of-experts (MoE) عبر سلسلة Qwen3 لتحقيق الكفاءة؛ كما وُصف وضع “thinking” / الاستدلال المتخصص. |
| حجم بيانات التدريب | أُبلغ عن نحو ~36 تريليون token (كما ورد في مواد Qwen3 التقنية الخاصة بالتدريب المسبق). |
| طول السياق الأصلي | 32,768 token أصليًا؛ وقد أُفيد بأن أساليب مُتحققًا منها (مثل RoPE/YaRN) توسّع السلوك إلى نوافذ أطول بكثير في التجارب. |
| الأنماط المدعومة عادةً | امتدادات النص ومتعددة الوسائط ضمن عائلة Qwen3 (توجد إصدارات للرؤية/تحرير الصور)؛ ويركّز Qwen3-Max على النص + تكامل الوكيل/الأدوات في الاستدلال. |
| الأوضاع | Thinking (استدلال خطوة بخطوة / استخدام الأدوات) وNon-thinking (تنفيذ سريع للتعليمات). وتدعم اللقطة صراحةً الأدوات المضمنة. |
ما هو Qwen3-Max
Qwen3-Max هو الفئة عالية القدرات في جيل Qwen3: نموذج يركز على الاستدلال ومصمم من أجل الاستدلال المعقد، وسير عمل الأدوات/الوكلاء، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، ومهام السياق الطويل. يتيح تصميم “Thinking” مخرجات بأسلوب chain-of-thought (CoT) خطوة بخطوة عند الحاجة، بينما توفر أوضاع non-thinking استجابات بزمن انتقال أقل. وقد ركزت لقطة 2026-01-23 على استدعاء الأدوات المدمج والجاهزية لاستدلال المؤسسات.
الميزات الرئيسية لـ Qwen3-Max
- استدلال متقدم (“Thinking” mode): وضع استدلال/“thinking” مصمم لإنتاج مسارات تدريجية وتحسين دقة الاستدلال متعدد الخطوات.
- مقياس تريليون معلمة: مقياس رائد يهدف إلى رفع الأداء في مهام الاستدلال والبرمجة والمهام الحساسة للمواءمة.
- سياق طويل (32K أصلي): نافذة أصلية بحجم 32,768 token؛ وأُفيد بأن تقنيات مُتحققًا منها تستطيع التعامل مع سياقات أطول في إعدادات محددة. مناسب للمستندات الطويلة، وتلخيص عدة مستندات، وحالة الوكيل الكبيرة.
- تكامل الوكيل/الأدوات: مصمم لاستدعاء الأدوات الخارجية بفاعلية أكبر، وتحديد وقت البحث أو تنفيذ الشيفرة، وتنسيق تدفقات الوكلاء متعددة الخطوات لمهام المؤسسات.
- قوة في تعدد اللغات والبرمجة: دُرّب على corpus متعدد اللغات ضخم مع أداء قوي في البرمجة ومهام توليد الشيفرة.
أداء Qwen3-Max في المعايير

مقارنة Qwen3-Max مع بعض النماذج المعاصرة المختارة
- مقابل GPT-5.2 (OpenAI) — تشير المقارنات الصحفية إلى أن Qwen3-Max-Thinking منافس في معايير الاستدلال متعدد الخطوات عند تفعيل استخدام الأدوات؛ ويختلف الترتيب المطلق بحسب المعيار والبروتوكول. كما تبدو شرائح السعر/الرمز في Qwen مهيأة لتكون تنافسية في استخدامات الوكلاء/RAG الثقيلة.
- مقابل Gemini 3 Pro (Google) — تُظهر بعض المقارنات العامة (HLE) تفوق Qwen3-Max-Thinking على Gemini 3 Pro في تقييمات استدلال محددة؛ ومرة أخرى، تعتمد النتائج بدرجة كبيرة على تمكين الأدوات والمنهجية.
- مقابل Anthropic (Claude) ومزودين آخرين — يُذكر أن Qwen3-Max-Thinking يضاهي أو يتجاوز بعض إصدارات Anthropic/Claude في مجموعات فرعية من معايير الاستدلال ومتعددة المجالات في التغطية الصحفية؛ بينما تُظهر مجموعات المعايير المستقلة نتائج متباينة عبر مجموعات البيانات.
الخلاصة: يُقدَّم Qwen3-Max-Thinking علنًا كنموذج استدلال متقدم يضيّق الفجوة أو يغلقها مع النماذج الغربية المغلقة المصدر الرائدة في عدة معايير — خصوصًا في إعدادات الأدوات المفعّلة، والسياق الطويل، والعمل الوكيلي. تحقّق من ذلك عبر معاييرك الخاصة، ومع اللقطة الدقيقة وإعدادات الاستدلال المحددة، قبل الالتزام بنموذج واحد للإنتاج.
حالات الاستخدام النموذجية / الموصى بها
- وكلاء المؤسسات وسير العمل الممكّن بالأدوات (الأتمتة مع البحث على الويب، واستدعاءات DB، والآلات الحاسبة) — تدعم اللقطة صراحةً الأدوات المضمنة.
- تلخيص المستندات الطويلة وتحليل المستندات القانونية/الطبية — تجعل نوافذ السياق الكبيرة Qwen3-Max مناسبًا لمهام RAG طويلة المحتوى.
- الاستدلال المعقد وحل المشكلات متعددة الخطوات (الرياضيات، واستدلال الشيفرة، ومساعدو البحث) — يستهدف وضع Thinking أساليب العمل القائمة على chain-of-thought.
- الإنتاج متعدد اللغات — يدعم الانتشار اللغوي الواسع عمليات النشر العالمية وخطوط المعالجة غير الإنجليزية.
- استدلال عالي الإنتاجية مع تحسين التكلفة — اختر عائلة النموذج (MoE مقابل dense) واللقطة المناسبة لاحتياجات زمن الانتقال/التكلفة.
كيفية الوصول إلى Qwen3-max API عبر CometAPI
الخطوة 1: التسجيل للحصول على API Key
سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدمًا لدينا بعد، يُرجى التسجيل أولًا. سجّل الدخول إلى CometAPI console الخاصة بك. احصل على بيانات اعتماد الوصول API key الخاصة بالواجهة. انقر على “Add Token” في قسم API token داخل المركز الشخصي، واحصل على مفتاح token: sk-xxxxx ثم أرسله.

الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى Qwen3-max API
حدّد نقطة النهاية “qwen3-max-2026-01-23” لإرسال طلب API واضبط request body. يتم الحصول على request method وrequest body من توثيق API على موقعنا. كما يوفر موقعنا أيضًا اختبار Apifox لراحتك. استبدل ذلك بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. عنوان base url هو Chat Completions.
أدرج سؤالك أو طلبك في حقل content — فهذا هو ما سيرد عليه النموذج. عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولّدة.
الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها
عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولّدة. بعد المعالجة، يستجيب API بحالة المهمة وبيانات المخرجات.