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Q

qwen3 max

Eingabe:$0.8/M
Ausgabe:$3.2/M
- qwen3-max: Das neueste Qwen3-Max-Modell des Alibaba Tongyi Qianwen-Teams, positioniert als Leistungsspitze der Serie. - 🧠 Leistungsstarke Multimodalität und Inferenz: Unterstützt ultralange Kontexte (bis zu 128k Tokens) und multimodale Eingaben, überzeugt bei komplexer Inferenz, Codegenerierung, Übersetzung und kreativen Inhalten. - ⚡️ Bahnbrechende Verbesserung: Über mehrere technische Kennzahlen hinweg signifikant optimiert, schnellere Antwortgeschwindigkeit, Wissensstand bis 2025, geeignet für unternehmensweite hochpräzise KI-Anwendungen.
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Versionen

Technische Spezifikationen von Qwen 3-max

FeldWert / Hinweise
Offizieller Modellname/Versionqwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; Variante „Thinking“ verfügbar).
Parameteranzahl> 1 Billion Parameter (Flaggschiff mit Billionen Parametern).
ArchitekturQwen3-Familien-Design; Mixture-of-Experts (MoE)-Techniken werden über das Qwen3-Lineup hinweg zur Effizienzsteigerung eingesetzt; spezialisierter „Thinking“-/Reasoning-Modus beschrieben.
TrainingsdatenumfangBerichtet: ~36 Billionen Tokens (Pretraining-Mischung laut Qwen3 technischen Materialien).
Native Kontextlänge32,768 Token nativ; validierte Methoden (z. B. RoPE/YaRN) sollen das Verhalten in Experimenten auf deutlich längere Fenster erweitern.
Typische unterstützte ModalitätenText und multimodale Erweiterungen in der Qwen3-Familie (Image-Editing/Vision-Varianten existieren); Qwen3-Max fokussiert auf Text + Agenten/Tool-Integration für Inferenz.
ModiThinking (schrittweises Reasoning/Tool-Nutzung) und Non-Thinking (schnelle Instruct). Snapshot unterstützt ausdrücklich integrierte Tools.

Was ist Qwen3-Max

Qwen3-Max ist die Hochleistungsstufe innerhalb der Qwen3-Generation: ein auf Inferenz fokussiertes Modell, ausgelegt für komplexes Reasoning, Tool-/Agenten-Workflows, Retrieval-augmented Generation (RAG) und Langkontext-Aufgaben. Das „Thinking“-Design ermöglicht bei Bedarf schrittweise Chain-of-Thought-(CoT)-Ausgaben, während Non-Thinking-Modi Antworten mit geringerer Latenz liefern. Der Snapshot vom 2026-01-23 betonte integrierte Tool-Aufrufe und Enterprise-Readiness für Inferenz.

Hauptfunktionen von Qwen3-Max

  • Frontier-Reasoning („Thinking“-Modus): Ein Reasoning-/„Thinking“-Inferenzmodus, der auf die Erzeugung schrittweiser Spuren und eine verbesserte Genauigkeit bei mehrstufigem Reasoning ausgelegt ist.
  • Billionen-Parameter-Skalierung: Flaggschiff-Skalierung zur Leistungssteigerung bei Reasoning, Code und alignment-sensitiven Aufgaben.
  • Langer Kontext (32K nativ): Natives Fenster mit 32,768 Token; validierte Techniken sollen in bestimmten Settings längere Kontexte handhaben. Geeignet für lange Dokumente, multidokumentare Zusammenfassungen und große Agenten-Zustände.
  • Agenten/Tool-Integration: Entwickelt, um externe Tools effektiver aufzurufen, zu entscheiden, wann gesucht oder Code ausgeführt werden soll, und mehrstufige Agenten-Abläufe für Enterprise-Aufgaben zu orchestrieren.
  • Mehrsprachigkeit und Coding-Stärke: Auf einem umfangreichen mehrsprachigen Korpus trainiert, mit starker Performance bei Programmier- und Codegenerierungs-Aufgaben.

Benchmark-Leistung von Qwen3-Max

qwen3 max

Qwen3-Max im Vergleich zu ausgewählten zeitgleichen Modellen

  • Gegenüber GPT-5.2 (OpenAI) — Pressevergleiche positionieren Qwen3-Max-Thinking bei aktivierter Tool-Nutzung als konkurrenzfähig auf Multi-Step-Reasoning-Benchmarks; die absolute Platzierung variiert je nach Benchmark und Protokoll. Qwens Preis/Token-Tiers scheinen für intensiven Agent/RAG-Einsatz wettbewerbsfähig positioniert.
  • Gegenüber Gemini 3 Pro (Google) — Einige öffentliche Vergleiche (HLE) zeigen, dass Qwen3-Max-Thinking bei bestimmten Reasoning-Evaluierungen Gemini 3 Pro übertrifft; die Ergebnisse hängen wiederum stark von Tool-Enabling und Methodik ab.
  • Gegenüber Anthropic (Claude) und anderen Anbietern — Qwen3-Max-Thinking soll laut Presseberichten einige Anthropic/Claude-Varianten auf Teilmengen von Reasoning- und multidomain Benchmarks erreichen oder übertreffen; unabhängige Benchmark-Suiten zeigen gemischte Ergebnisse über Datensätze hinweg.

Fazit: Qwen3-Max-Thinking wird öffentlich als Frontier-Reasoning-Modell präsentiert, das die Lücke zu führenden westlichen Closed-Source-Modellen in mehreren Benchmarks verkleinert oder schließt — insbesondere in Tool-aktivierten, Langkontext- und agentischen Settings. Validieren Sie mit eigenen Benchmarks sowie mit dem exakten Snapshot und der Inferenzkonfiguration, bevor Sie sich für ein Modell für die Produktion festlegen.

Typische/empfohlene Anwendungsfälle

  • Enterprise-Agenten und Tool-fähige Workflows (Automatisierung mit Websuche, DB-Aufrufen, Rechnern) — der Snapshot unterstützt ausdrücklich integrierte Tools.
  • Langdokument-Zusammenfassung, juristische/medizinische Dokumentanalyse — große Kontextfenster machen Qwen3-Max für Long-Form-RAG-Aufgaben geeignet.
  • Komplexes Reasoning und mehrstufige Problemlösung (Mathe, Code-Reasoning, Forschungsassistenten) — der Thinking-Modus zielt auf Chain-of-Thought-Workflows.
  • Mehrsprachige Produktion — breite Sprachabdeckung unterstützt globale Deployments und nicht-englische Pipelines.
  • Hochdurchsatz-Inferenz mit Kostenoptimierung — wählen Sie Modellfamilie (MoE vs dense) und Snapshot passend zu Latenz-/Kostenanforderungen.

Zugriff auf die Qwen3-max-API über CometAPI

Schritt 1: API-Schlüssel anfordern

Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich zuerst. Melden Sie sich bei Ihrer CometAPI console an. Holen Sie den Zugriffs-Credential-API-Schlüssel der Schnittstelle ein. Klicken Sie beim API-Token im persönlichen Zentrum auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ab.

cometapi-key

Schritt 2: Anfragen an die Qwen3-max API senden

Wählen Sie den „qwen3-max-2026-01-23“-Endpoint, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request-Body. Methode und Request-Body erhalten Sie aus der API-Dokumentation auf unserer Website. Unsere Website stellt außerdem einen Apifox-Test zu Ihrer Bequemlichkeit bereit. Ersetzen Sie durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Basis-URL ist Chat Completions.

Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das content-Feld ein — darauf antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.

Funktionen für qwen3 max

Entdecken Sie die wichtigsten Funktionen von qwen3 max, die darauf ausgelegt sind, Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Erfahren Sie, wie diese Fähigkeiten Ihren Projekten zugutekommen und die Benutzererfahrung verbessern können.

Preise für qwen3 max

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für qwen3 max, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie qwen3 max Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.
Comet-Preis (USD / M Tokens)Offizieller Preis (USD / M Tokens)Rabatt
Eingabe:$0.8/M
Ausgabe:$3.2/M
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Ausgabe:$4/M
-20%

Beispielcode und API für qwen3 max

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für qwen3 max zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von qwen3 max in Ihren Projekten zu nutzen.
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!"
      }
    ]
  }'

Versionen von qwen3 max

Der Grund, warum qwen3 max mehrere Snapshots hat, kann potenzielle Faktoren wie Änderungen der Ausgabe nach Updates umfassen, die ältere Snapshots für Konsistenz erfordern, Entwicklern eine Übergangszeit für Anpassung und Migration bieten und verschiedene Snapshots, die globalen oder regionalen Endpunkten entsprechen, um das Benutzererlebnis zu optimieren. Für detaillierte Unterschiede zwischen den Versionen lesen Sie bitte die offizielle Dokumentation.
Model idBeschreibungVerfügbarkeitAnfrageformat
qwen3-max-2026-01-23Im Vergleich zur Momentaufnahme vom 23. September 2025 integriert diese Version des Max-Modells der Tongyi-Qianwen-3-Serie Denk- und Nicht-Denkmodus effektiv, was zu einer umfassenden und deutlichen Verbesserung der Gesamtleistung des Modells führt. Im Denkmodus stellt sie gleichzeitig die Tools Websuche, Web-Informations­extraktion und Code-Interpreter bereit, wodurch das Modell durch den Einsatz externer Tools bei gleichzeitig langsamerem Denken anspruchsvollere Probleme mit höherer Genauigkeit lösen kann. Diese Version basiert auf der Momentaufnahme vom 23. Januar 2026.✅Chat-Format
qwen3-maxIm Vergleich zur Preview-Version wurde das Max-Modell der Tongyi-Qianwen-3-Serie gezielt in den Bereichen Agentenprogrammierung und Tool-Aufruf verbessert. Das offiziell veröffentlichte Modell erreicht in diesem Bereich State-of-the-Art-(SOTA)-Niveau und passt sich komplexeren Agentenanforderungen an.✅Chat-Format
qwen3-max-previewDie Preview-Version des Max-Modells der Tongyi-Qianwen-3-Serie integriert Denk- und Nicht-Denkmodus effektiv. Im Denkmodus verbessert sie die Fähigkeiten in den Bereichen Agentenprogrammierung, Common-Sense-Reasoning sowie mathematisches, wissenschaftliches und allgemeines Schlussfolgern erheblich.✅Chat-Format

Weitere Modelle

C

Claude Opus 4.7

Eingabe:$3/M
Ausgabe:$15/M
Das intelligenteste Modell für Agenten und Programmierung
A

Claude Sonnet 4.6

Eingabe:$2.4/M
Ausgabe:$12/M
Claude Sonnet 4.6 ist unser bisher leistungsfähigstes Sonnet-Modell. Es ist ein umfassendes Upgrade der Fähigkeiten des Modells in den Bereichen Programmierung, Computernutzung, Schlussfolgern mit langem Kontext, Agentenplanung, Wissensarbeit und Design. Sonnet 4.6 bietet außerdem ein 1M-Token-Kontextfenster in Beta.
O

GPT 5.5 Pro

Eingabe:$24/M
Ausgabe:$144/M
Ein fortschrittliches Modell, das für äußerst komplexe Logik und professionelle Anforderungen entwickelt wurde und den höchsten Standard tiefgreifenden Schlussfolgerns und präziser analytischer Fähigkeiten repräsentiert.
O

GPT 5.5

Eingabe:$4/M
Ausgabe:$24/M
Ein multimodales Flaggschiffmodell der nächsten Generation, das außergewöhnliche Leistungsfähigkeit mit effizienter Antwortgenerierung vereint und der Bereitstellung umfassender und stabiler KI-Dienste für allgemeine Zwecke gewidmet ist.
O

GPT Image 2 ALL

Pro Anfrage:$0.04
GPT Image 2 ist das modernste Bildgenerierungsmodell von openai für schnelle, hochwertige Bildgenerierung und -bearbeitung. Es unterstützt flexible Bildgrößen und Bildeingaben mit hoher Detailtreue.
O

GPT 5.5 ALL

Eingabe:$4/M
Ausgabe:$24/M
GPT-5.5 überzeugt beim Schreiben von Code, bei der Online-Recherche, bei der Datenanalyse und bei toolübergreifenden Operationen. Das Modell steigert nicht nur seine Autonomie bei der Bewältigung komplexer, mehrstufiger Aufgaben, sondern verbessert bei gleichbleibender Latenz im Vergleich zu seinem Vorgänger auch die Fähigkeiten zum logischen Schlussfolgern und die Ausführungseffizienz erheblich, was einen wichtigen Schritt in Richtung automatisierter Büroautomatisierung in der KI markiert.

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Alibaba’s Qwen3-Max-Thinking — die „Thinking“-Variante der umfangreichen Qwen3-Familie — ist in diesem Jahr zu einer der großen Schlagzeilen in der KI geworden: ein Flaggschiff mit über einer Billion Parametern, abgestimmt auf tiefes Schlussfolgern, Langkontext-Verständnis und agentenbasierte Workflows. Kurz gesagt, es ist der Schritt des Anbieters, Anwendungen einen langsameren, besser nachvollziehbaren „System-2“-Denkmodus zu geben: Das Modell antwortet nicht nur, sondern kann Schritte, Werkzeuge und Zwischenprüfungen zeigen (und nutzen) – auf kontrollierte Weise.