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Q

qwen3 max

Entrée:$0.8/M
Sortie:$3.2/M
- qwen3-max: dernier modèle Qwen3-Max de l'équipe Alibaba Tongyi Qianwen, positionné comme le sommet de performance de la série. - 🧠 Capacités multimodales et d'inférence puissantes: prend en charge un contexte ultra-long (jusqu'à 128k jetons) et des entrées multimodales, excelle en inférence complexe, génération de code, traduction et contenu créatif. - ⚡️ Amélioration majeure: fortement optimisé sur de multiples indicateurs techniques, vitesse de réponse plus rapide, limite des connaissances jusqu'en 2025, adapté aux applications d'IA de haute précision de niveau entreprise.
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Spécifications techniques de Qwen 3-max

ChampValeur / remarques
Nom officiel du modèle / versionqwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max ; variante « Thinking » disponible).
Échelle des paramètres> 1 billion de paramètres (modèle phare à l’échelle du billion).
ArchitectureConception de la famille Qwen3 ; techniques Mixture-of-Experts (MoE) utilisées sur l’ensemble de la gamme Qwen3 pour l’efficacité ; mode « Thinking »/raisonnement spécialisé décrit.
Volume des données d’entraînement~36 billions de jetons rapportés (mélange de préentraînement indiqué dans les documents techniques de Qwen3).
Longueur de contexte native32 768 jetons natifs ; des méthodes validées (p. ex., RoPE/YaRN) auraient permis d’étendre le comportement à des fenêtres bien plus longues en expérimentation.
Modalités généralement prises en chargeTexte et extensions multimodales dans la famille Qwen3 (des variantes vision/édition d’images existent) ; Qwen3-Max se concentre sur le texte + l’intégration agent/outils pour l’inférence.
ModesThinking (raisonnement étape par étape / usage d’outils) et Non-thinking (instruction rapide). L’instantané prend explicitement en charge des outils intégrés.

Qu’est-ce que Qwen3-Max

Qwen3-Max est le niveau à haute capacité de la génération Qwen3 : un modèle axé sur l’inférence, conçu pour le raisonnement complexe, les workflows outil/agent, la génération augmentée par la recherche (RAG) et les tâches à long contexte. La conception « Thinking » permet, lorsque nécessaire, des sorties de type chaîne de pensée (CoT) étape par étape, tandis que les modes non-thinking offrent des réponses à plus faible latence. L’instantané du 2026-01-23 mettait l’accent sur l’appel d’outils intégrés et la préparation à l’inférence en entreprise.

Fonctionnalités principales de Qwen3-Max

  • Raisonnement de pointe (mode « Thinking ») : Un mode d’inférence de raisonnement/« pensée » conçu pour produire des traces étape par étape et améliorer la précision du raisonnement multi-étapes.
  • Échelle au billion de paramètres : Une échelle phare destinée à améliorer les performances sur le raisonnement, le code et les tâches sensibles à l’alignement.
  • Long contexte (32K natif) : Fenêtre native de 32 768 jetons ; des techniques validées permettraient de gérer des contextes plus longs dans certains paramètres. Adapté aux longs documents, à la synthèse multi-documents et à de grands états d’agent.
  • Intégration agent/outils : Conçu pour appeler plus efficacement des outils externes, décider quand rechercher ou exécuter du code, et orchestrer des enchaînements d’agent multi-étapes pour des tâches d’entreprise.
  • Forces en multilingue et en codage : Entraîné sur un corpus multilingue massif, offrant de solides performances en programmation et en génération de code.

Performances de référence de Qwen3-Max

qwen3 max

Comparaison de Qwen3-Max avec quelques contemporains sélectionnés

  • Face à GPT-5.2 (OpenAI) — Les comparaisons dans la presse positionnent Qwen3-Max-Thinking comme compétitif sur les benchmarks de raisonnement multi-étapes lorsque l’usage d’outils est activé ; le classement absolu varie selon le benchmark et le protocole. Les niveaux de prix/par jeton de Qwen semblent positionnés pour être compétitifs pour un usage intensif d’agents/RAG.
  • Face à Gemini 3 Pro (Google) — Certaines comparaisons publiques (HLE) montrent Qwen3-Max-Thinking surpassant Gemini 3 Pro sur des évaluations de raisonnement spécifiques ; là encore, les résultats dépendent fortement de l’activation des outils et de la méthodologie.
  • Face à Anthropic (Claude) et autres fournisseurs — Qwen3-Max-Thinking serait à niveau ou supérieur à certaines variantes Anthropic/Claude sur des sous-ensembles de benchmarks de raisonnement et multi-domaines dans la couverture presse ; des suites de benchmarks indépendantes montrent des résultats mitigés selon les jeux de données.

À retenir : Qwen3-Max-Thinking est présenté publiquement comme un modèle de raisonnement de pointe qui réduit ou comble l’écart avec les principaux modèles propriétaires occidentaux sur plusieurs benchmarks — en particulier dans des contextes avec outils activés, long contexte et configurations agentives. Validez avec vos propres benchmarks et avec l’instantané et la configuration d’inférence exacts avant de vous engager sur un modèle en production.

Cas d’utilisation typiques/recommandés

  • Agents d’entreprise et workflows avec outils (automatisation avec recherche web, appels à des bases de données, calculateurs) — l’instantané prend explicitement en charge des outils intégrés.
  • Synthèse de longs documents, analyse de documents juridiques/médicaux — les grandes fenêtres de contexte rendent Qwen3-Max adapté aux tâches RAG longues.
  • Raisonnement complexe et résolution de problèmes multi-étapes (maths, raisonnement sur le code, assistants de recherche) — le mode Thinking vise des workflows de type chaîne de pensée.
  • Production multilingue — la large couverture linguistique prend en charge des déploiements mondiaux et des pipelines non anglophones.
  • Inférence à haut débit avec optimisation des coûts — choisissez la famille de modèles (MoE vs dense) et l’instantané adaptés aux besoins de latence/coût.

Comment accéder à l’API Qwen3-max via CometAPI

Étape 1 : Inscrivez-vous pour obtenir une clé API

Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre CometAPI console. Obtenez la clé API d’identification de l’interface. Cliquez sur « Add Token » à la section des jetons API dans le centre personnel, récupérez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez.

cometapi-key

Étape 2 : Envoyez des requêtes vers l’API Qwen3-max

Sélectionnez l’endpoint « qwen3-max-2026-01-23 » pour envoyer la requête API et définir le corps de requête. La méthode et le corps de la requête sont obtenus depuis la documentation API de notre site. Notre site propose aussi des tests Apifox pour votre commodité. Remplacez par votre véritable clé CometAPI depuis votre compte. L’URL de base est Chat Completions.

Insérez votre question ou requête dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3 : Récupérez et vérifiez les résultats

Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie le statut de la tâche et les données de sortie.

Fonctionnalités pour qwen3 max

Découvrez les fonctionnalités clés de qwen3 max, conçues pour améliorer les performances et la facilité d'utilisation. Explorez comment ces capacités peuvent bénéficier à vos projets et améliorer l'expérience utilisateur.

Tarification pour qwen3 max

Découvrez des tarifs compétitifs pour qwen3 max, conçus pour s'adapter à différents budgets et besoins d'utilisation. Nos formules flexibles garantissent que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation à mesure que vos besoins évoluent. Découvrez comment qwen3 max peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.
Prix de Comet (USD / M Tokens)Prix officiel (USD / M Tokens)Remise
Entrée:$0.8/M
Sortie:$3.2/M
Entrée:$1/M
Sortie:$4/M
-20%

Exemple de code et API pour qwen3 max

Accédez à des exemples de code complets et aux ressources API pour qwen3 max afin de simplifier votre processus d'intégration. Notre documentation détaillée fournit des instructions étape par étape pour vous aider à exploiter tout le potentiel de qwen3 max dans vos projets.
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!"
      }
    ]
  }'

Versions de qwen3 max

La raison pour laquelle qwen3 max dispose de plusieurs instantanés peut inclure des facteurs potentiels tels que des variations de sortie après des mises à jour nécessitant des instantanés plus anciens pour la cohérence, offrant aux développeurs une période de transition pour l'adaptation et la migration, et différents instantanés correspondant à des points de terminaison globaux ou régionaux pour optimiser l'expérience utilisateur. Pour les différences détaillées entre les versions, veuillez consulter la documentation officielle.
Model idDescriptionAvailabilityRequest
qwen3-max-2026-01-23Par rapport à l’instantané daté du 23 septembre 2025, cette version du modèle Max de la série Tongyi Qianwen 3 intègre efficacement les modes de réflexion et de non-réflexion, ce qui se traduit par une amélioration globale complète et significative des performances du modèle. En mode réflexion, elle met simultanément à disposition les outils de recherche web, d’extraction d’informations web et d’interpréteur de code, permettant au modèle de résoudre des problèmes plus complexes avec une plus grande précision grâce à l’introduction d’outils externes tout en réfléchissant plus lentement. Cette version est basée sur l’instantané daté du 23 janvier 2026.✅Format Chat
qwen3-maxPar rapport à la version preview, le modèle Max de la série Tongyi Qianwen 3 a fait l’objet de mises à niveau spécifiques en matière de programmation d’agents et d’appel d’outils. Le modèle officiellement publié atteint le niveau de pointe du domaine (SOTA) et s’adapte à des exigences d’agents plus complexes.✅Format Chat
qwen3-max-previewLa version Preview du modèle Max de la série Tongyi Qianwen 3 intègre efficacement les modes de réflexion et de non-réflexion. En mode réflexion, elle améliore considérablement les capacités en programmation d’agents, en raisonnement de bon sens, ainsi qu’en raisonnement mathématique, scientifique et général.✅Format Chat

Plus de modèles

C

Claude Opus 4.7

Entrée:$3/M
Sortie:$15/M
Le modèle le plus intelligent pour les agents et la programmation
A

Claude Sonnet 4.6

Entrée:$2.4/M
Sortie:$12/M
Claude Sonnet 4.6 est notre modèle Sonnet le plus performant à ce jour. Il s’agit d’une mise à niveau complète des capacités du modèle dans la programmation, l’usage de l’ordinateur, le raisonnement sur des contextes étendus, la planification d’agents, le travail intellectuel et la conception. Sonnet 4.6 propose également une fenêtre de contexte de 1M de jetons en bêta.
O

GPT 5.5 Pro

Entrée:$24/M
Sortie:$144/M
Un modèle avancé conçu pour une complexité logique extrême et des exigences professionnelles, représentant le plus haut niveau de raisonnement profond et de capacités d'analyse précises.
O

GPT 5.5

Entrée:$4/M
Sortie:$24/M
Un modèle phare multimodal de nouvelle génération alliant des performances exceptionnelles à une réactivité efficace, dédié à la fourniture de services d’IA polyvalents, complets et stables.
O

GPT Image 2 ALL

Par requête:$0.04
GPT Image 2 est le modèle de génération d’images de pointe d’OpenAI pour une génération et une édition d’images rapides et de haute qualité. Il prend en charge des tailles d’image flexibles et des entrées d’images de haute fidélité.
O

GPT 5.5 ALL

Entrée:$4/M
Sortie:$24/M
GPT-5.5 excelle en écriture de code, en recherche en ligne, en analyse de données et dans les opérations multi-outils. Le modèle améliore non seulement son autonomie dans la gestion de tâches complexes en plusieurs étapes, mais il améliore également de manière significative ses capacités de raisonnement et son efficacité d’exécution, tout en conservant la même latence que son prédécesseur, marquant une étape importante vers l’automatisation des tâches bureautiques par l’IA.

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Qwen3-Max-Thinking d’Alibaba — la variante « thinking » de la vaste famille Qwen3 — est devenue l’un des sujets phares de l’IA cette année : un modèle phare à plus d’un billion de paramètres, optimisé pour le raisonnement profond, la compréhension de longs contextes et des flux de travail pilotés par des agents. En bref, c’est l’initiative du fournisseur pour offrir aux applications un mode de pensée « System-2 » plus lent et plus traçable : le modèle ne se contente pas de répondre ; il peut montrer (et utiliser) des étapes, des outils et des vérifications intermédiaires de manière contrôlée.