ModellerPriserVirksomhed
500+ AI Model API, Alt I Én API. Kun I CometAPI
Modeller API
Udvikler
Hurtig StartDokumentationAPI Dashboard
Virksomhed
Om osVirksomhed
Ressourcer
AI-modellerBlogÆndringslogSupport
ServicevilkårPrivatlivspolitik
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Aliyun/qwen3 max
Q

qwen3 max

Indtast:$0.8/M
Output:$3.2/M
- qwen3-max: Alibaba Tongyi Qianwen-teamets nyeste Qwen3-Max-model, positioneret som seriens ydelsesmæssige top. - 🧠 Kraftfuld multimodalitet og inferens: Understøtter ultralang kontekst (op til 128k tokens) og multimodalt input, udmærker sig ved kompleks inferens, kodegenerering, oversættelse og kreativt indhold. - ⚡️ Banebrydende forbedring: Markant optimeret på tværs af flere tekniske indikatorer, hurtigere svartid, vidensgrænse op til 2025, egnet til AI-applikationer med høj præcision på virksomhedsniveau.
Kommersiel brug
Playground
Oversigt
Funktioner
Priser
API
Versioner

tekniske specifikationer for Qwen 3-max

FieldValue / notes
Official model name / versionqwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; “Thinking”-variant tilgængelig).
Parameter scale> 1 billion parametre (flagskibsmodel i billion-klassen).
ArchitectureQwen3-familiens design; mixture-of-experts (MoE)-teknikker anvendes på tværs af Qwen3-serien for effektivitet; specialiseret “thinking”-/ræsonneringstilstand beskrevet.
Training data volumeRapporteret ~36 billioner tokens (prætræningsblanding rapporteret i Qwen3’s tekniske materialer).
Native context length32.768 tokens som standard; validerede metoder (f.eks. RoPE/YaRN) rapporteres at udvide adfærden til meget længere vinduer i eksperimenter.
Typical supported modalitiesTekst og multimodale udvidelser i Qwen3-familien (der findes billedredigerings-/visionsvarianter); Qwen3-Max fokuserer på tekst + agent-/værktøjsintegration til inferens.
ModesThinking (trinvis ræsonnering / værktøjsbrug) og Non-thinking (hurtige instruktioner). Snapshot understøtter eksplicit indbyggede værktøjer.

Hvad er Qwen3-Max

Qwen3-Max er niveauet med høj kapacitet i Qwen3-generationen: en inferensfokuseret model udviklet til kompleks ræsonnering, værktøjs-/agentarbejdsgange, retrieval-augmented generation (RAG) og opgaver med lang kontekst. “Thinking”-designet muliggør trinvis chain-of-thought (CoT)-lignende output, når det er nødvendigt, mens non-thinking-tilstande giver svar med lavere latenstid. Snapshottet fra 2026-01-23 fremhævede indbygget værktøjskald og beredskab til enterprise-inferens.

Hovedfunktioner i Qwen3-Max

  • Frontier-ræsonnering (“Thinking”-tilstand): En ræsonnerings-/“thinking”-inferenstilstand designet til at producere trinvise spor og forbedret nøjagtighed i flertrinsræsonnering.
  • Skala på over en billion parametre: Flagskibsskala beregnet til at løfte ydeevnen på tværs af ræsonnering, kode og alignment-følsomme opgaver.
  • Lang kontekst (32K som standard): Indbygget vindue på 32.768 tokens; validerede teknikker rapporteres at kunne håndtere længere kontekster i specifikke indstillinger. God til lange dokumenter, opsummering af flere dokumenter og stor agenttilstand.
  • Agent-/værktøjsintegration: Designet til mere effektivt at kalde eksterne værktøjer, afgøre hvornår der skal søges eller eksekveres kode, og orkestrere flertrins agentforløb til enterprise-opgaver.
  • Flersprogethed og stærk kodeevne: Trænet på et massivt flersproget korpus med stærk ydeevne i programmering og kodegenereringsopgaver.

Benchmark-ydeevne for Qwen3-Max

qwen3 max

Sammenligning af Qwen3-Max med udvalgte samtidige modeller

  • Sammenlignet med GPT-5.2 (OpenAI) — Pressebaserede sammenligninger placerer Qwen3-Max-Thinking som konkurrencedygtig på benchmarktests for flertrinsræsonnering, når værktøjsbrug er aktiveret; den absolutte placering varierer efter benchmark og protokol. Qwens pris-/tokenniveauer ser ud til at være positioneret konkurrencedygtigt til tung agent-/RAG-brug.
  • Sammenlignet med Gemini 3 Pro (Google) — Nogle offentlige sammenligninger (HLE) viser, at Qwen3-Max-Thinking overgår Gemini 3 Pro i specifikke ræsonneringsevalueringer; igen afhænger resultaterne i høj grad af aktivering af værktøjer og metodologi.
  • Sammenlignet med Anthropic (Claude) og andre udbydere — Qwen3-Max-Thinking rapporteres i pressedækning at matche eller overgå nogle Anthropic/Claude-varianter på dele af ræsonnerings- og multidomæne-benchmarks; uafhængige benchmarkpakker viser blandede resultater på tværs af datasæt.

Konklusion: Qwen3-Max-Thinking præsenteres offentligt som en frontier-ræsonneringsmodel, der indsnævrer eller lukker afstanden til førende vestlige lukkede modeller på flere benchmarks — særligt i værktøjsaktiverede, langkontekst- og agentiske scenarier. Valider med dine egne benchmarks og med det præcise snapshot og den nøjagtige inferenskonfiguration, før du vælger én model til produktion.

Typiske / anbefalede anvendelsestilfælde

  • Enterprise-agenter og værktøjsaktiverede arbejdsgange (automatisering med websøgning, DB-kald, regnemaskiner) — snapshot understøtter eksplicit indbyggede værktøjer.
  • Opsummering af lange dokumenter, analyse af juridiske/medicinske dokumenter — store kontekstvinduer gør Qwen3-Max velegnet til langformede RAG-opgaver.
  • Kompleks ræsonnering og flertrins problemløsning (matematik, koderæsonnering, forskningsassistenter) — Thinking-tilstanden er rettet mod chain-of-thought-lignende arbejdsgange.
  • Flersproget produktion — bred sprogunderstøttelse muliggør globale implementeringer og ikke-engelske pipelines.
  • Inferens med høj gennemstrømning og omkostningsoptimering — vælg modelfamilie (MoE vs. dense) og snapshot, der passer til latenstids-/omkostningsbehov.

Sådan får du adgang til Qwen3-max API via CometAPI

Trin 1: Tilmeld dig for at få en API-nøgle

Log ind på cometapi.com. Hvis du endnu ikke er bruger hos os, skal du først registrere dig. Log ind på din CometAPI-konsol. Få adgangsoplysningerne i form af API-nøglen til interfacet. Klik på “Add Token” under API-token i det personlige center, få tokennøglen: sk-xxxxx, og indsend den.

cometapi-key

Trin 2: Send forespørgsler til Qwen3-max API

Vælg endpointet “qwen3-max-2026-01-23” for at sende API-forespørgslen og angiv request body. Request-metoden og request body hentes fra vores API-dokumentation på websitet. Vores website tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed. Erstat med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. base url er Chat Completions.

Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content-feltet — det er dette, modellen vil svare på. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.

Trin 3: Hent og verificer resultater

Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandling svarer API’et med opgavestatus og outputdata.

Funktioner til qwen3 max

Udforsk de vigtigste funktioner i qwen3 max, designet til at forbedre ydeevne og brugervenlighed. Opdag hvordan disse muligheder kan gavne dine projekter og forbedre brugeroplevelsen.

Priser for qwen3 max

Udforsk konkurrencedygtige priser for qwen3 max, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan qwen3 max kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.
Comet-pris (USD / M Tokens)Officiel Pris (USD / M Tokens)Rabat
Indtast:$0.8/M
Output:$3.2/M
Indtast:$1/M
Output:$4/M
-20%

Eksempelkode og API til qwen3 max

Få adgang til omfattende eksempelkode og API-ressourcer for qwen3 max for at strømline din integrationsproces. Vores detaljerede dokumentation giver trin-for-trin vejledning, der hjælper dig med at udnytte det fulde potentiale af qwen3 max i dine projekter.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" }
  ],
  model: "qwen3-max-2026-01-23",
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'

Versioner af qwen3 max

Årsagen til, at qwen3 max har flere øjebliksbilleder kan omfatte potentielle faktorer såsom variationer i output efter opdateringer, der kræver ældre øjebliksbilleder for konsistens, at give udviklere en overgangsperiode til tilpasning og migration, og at forskellige øjebliksbilleder svarer til globale eller regionale slutpunkter for at optimere brugeroplevelsen. For detaljerede forskelle mellem versioner, henvises der til den officielle dokumentation.
Model idBeskrivelseTilgængelighedAnmodning
qwen3-max-2026-01-23Sammenlignet med snapshot'et dateret 23. september 2025 integrerer denne version af Tongyi Qianwen 3-seriens Max-model effektivt tænkende og ikke-tænkende tilstande, hvilket resulterer i en omfattende og markant forbedring af den samlede modelydelse. I tænketilstand frigiver den samtidig værktøjer til websøgning, udtrækning af webinformation og kodefortolker, hvilket gør modellen i stand til at løse mere udfordrende problemer med større nøjagtighed ved at inddrage eksterne værktøjer, mens den tænker langsommere. Denne version er baseret på snapshot'et dateret 23. januar 2026.✅Chat-format
qwen3-maxSammenlignet med preview-versionen har Tongyi Qianwen 3-seriens Max-model gennemgået specifikke opgraderinger inden for agentprogrammering og værktøjskald. Den officielt udgivne model når domænets state-of-the-art-niveau (SOTA) og tilpasser sig mere komplekse agentkrav.✅Chat-format
qwen3-max-previewPreview-versionen af Tongyi Qianwen 3-seriens Max-model integrerer effektivt tænkende og ikke-tænkende tilstande. I tænketilstand forbedrer den markant kapaciteterne inden for agentprogrammering, sund fornuft-ræsonnement samt matematisk/videnskabeligt/generelt ræsonnement.✅Chat-format

Flere modeller

C

Claude Opus 4.7

Indtast:$3/M
Output:$15/M
Den mest intelligente model til agenter og kodning
A

Claude Sonnet 4.6

Indtast:$2.4/M
Output:$12/M
Claude Sonnet 4.6 er vores hidtil mest kapable Sonnet-model. Det er en fuld opgradering af modellens færdigheder på tværs af kodning, computerbrug, langkontekstlig ræsonnering, agentplanlægning, vidensarbejde og design. Sonnet 4.6 har også et kontekstvindue på 1M tokens i beta.
O

GPT 5.5 Pro

Indtast:$24/M
Output:$144/M
En avanceret model udviklet til ekstremt kompleks logik og professionelle krav, der repræsenterer den højeste standard for dybdegående ræsonnering og præcise analytiske evner.
O

GPT 5.5

Indtast:$4/M
Output:$24/M
En multimodal flagskibsmodel af næste generation, der balancerer mellem enestående ydeevne og effektiv respons, dedikeret til at levere omfattende og stabile AI-tjenester til generelle formål.
O

GPT Image 2 ALL

Per anmodning:$0.04
GPT Image 2 er OpenAIs topmoderne billedgenereringsmodel til hurtig billedgenerering og -redigering i høj kvalitet. Den understøtter fleksible billedstørrelser og billedinput i høj kvalitet.
O

GPT 5.5 ALL

Indtast:$4/M
Output:$24/M
GPT-5.5 udmærker sig inden for kodning, online research, dataanalyse og operationer på tværs af værktøjer. Modellen øger ikke blot sin autonomi i håndteringen af komplekse flertrinsopgaver, men forbedrer også markant ræsonneringsevner og effektivitet i udførelsen, samtidig med at den bevarer samme latens som sin forgænger, hvilket markerer et vigtigt skridt mod automatiseret kontorautomatisering inden for AI.

Relaterede blogs

Hvordan bruger man Qwen3-max thinking
Feb 3, 2026
qwen-3-max

Hvordan bruger man Qwen3-max thinking

Alibaba’s Qwen3-Max-Thinking — den “thinking”-variant af den massive Qwen3-familie — er blevet en af årets store historier inden for AI: et flagskib med over en billion parametre, finjusteret til dyb ræsonnering, forståelse af lange kontekster og agentbaserede arbejdsgange. Kort sagt er det leverandørens manøvre for at give applikationer en langsommere, mere sporbar “System-2”-tænkemodus: modellen nøjes ikke med at svare; den kan vise (og anvende) trin, værktøjer og mellemliggende kontroltrin på kontrolleret vis.