spesifikasi teknis Qwen 3-max
| Bidang | Nilai / catatan |
|---|---|
| Nama / versi model resmi | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; “Thinking” variant available). |
| Skala parameter | > 1 triliun parameter (unggulan berskala triliun parameter). |
| Arsitektur | Desain keluarga Qwen3; teknik mixture-of-experts (MoE) digunakan di seluruh jajaran Qwen3 untuk efisiensi; mode “thinking”/penalaran khusus dijelaskan. |
| Volume data pelatihan | Dilaporkan ~36 triliun token (campuran pra-pelatihan dilaporkan dalam materi teknis Qwen3). |
| Panjang konteks bawaan | 32,768 token bawaan; metode tervalidasi (mis., RoPE/YaRN) dilaporkan memperluas perilaku ke jendela yang jauh lebih panjang dalam eksperimen. |
| Modalitas yang biasanya didukung | Teks dan ekstensi multimodal dalam keluarga Qwen3 (varian pengeditan gambar/visi tersedia); Qwen3-Max berfokus pada teks + integrasi agen/alat untuk inferensi. |
| Mode | Thinking (penalaran bertahap / penggunaan alat) dan Non-thinking (instruksi cepat). Snapshot secara eksplisit mendukung alat bawaan. |
Apa itu Qwen3-Max
Qwen3-Max adalah tier berkapabilitas tinggi dalam generasi Qwen3: model berfokus pada inferensi yang direkayasa untuk penalaran kompleks, alur kerja agen/alat, retrieval-augmented generation (RAG), dan tugas konteks panjang. Desain “Thinking” memungkinkan keluaran bergaya chain-of-thought (CoT) bertahap saat diperlukan, sementara mode non-thinking menyediakan respons berlatensi lebih rendah. Snapshot 2026-01-23 menekankan pemanggilan alat bawaan dan kesiapan inferensi enterprise.
Fitur utama Qwen3-Max
- Penalaran frontier (mode “Thinking”): Mode inferensi penalaran/“thinking” yang dirancang untuk menghasilkan jejak bertahap dan meningkatkan akurasi penalaran multi-langkah.
- Skala triliun parameter: Skala unggulan yang ditujukan untuk meningkatkan performa pada penalaran, kode, dan tugas yang sensitif terhadap alignment.
- Konteks panjang (32K bawaan): Jendela 32,768 token bawaan; teknik tervalidasi dilaporkan mampu menangani konteks lebih panjang dalam pengaturan tertentu. Cocok untuk dokumen panjang, ringkasan multi-dokumen, dan state agen yang besar.
- Integrasi agen/alat: Dirancang untuk lebih efektif memanggil alat eksternal, memutuskan kapan mencari atau mengeksekusi kode, serta mengorkestrasi alur agen multi-langkah untuk tugas enterprise.
- Kekuatan multibahasa dan pemrograman: Dilatih pada korpus multibahasa yang masif dengan performa kuat dalam tugas pemrograman dan generasi kode.
Performa benchmark Qwen3-Max

Qwen3-Max dibandingkan dengan model sezaman terpilih
- Versus GPT-5.2 (OpenAI) — Perbandingan pers menempatkan Qwen3-Max-Thinking sebagai kompetitif pada benchmark penalaran multi-langkah saat penggunaan alat diaktifkan; peringkat absolut bervariasi menurut benchmark dan protokol. Tingkatan harga per token Qwen tampak diposisikan kompetitif untuk penggunaan agen/RAG berat.
- Versus Gemini 3 Pro (Google) — Beberapa perbandingan publik (HLE) menunjukkan Qwen3-Max-Thinking mengungguli Gemini 3 Pro pada evaluasi penalaran tertentu; sekali lagi, hasil sangat bergantung pada pengaktifan alat dan metodologi.
- Versus Anthropic (Claude) dan penyedia lain — Qwen3-Max-Thinking dilaporkan menyamai atau melampaui beberapa varian Anthropic/Claude pada subset benchmark penalaran dan multi-domain dalam liputan pers; rangkaian benchmark independen menunjukkan hasil beragam di berbagai dataset.
Kesimpulan: Qwen3-Max-Thinking dipresentasikan secara publik sebagai model penalaran frontier yang mempersempit atau menutup kesenjangan dengan model closed-source Barat terdepan pada beberapa benchmark — khususnya dalam pengaturan beralat, konteks panjang, dan agentic. Validasi dengan benchmark Anda sendiri serta snapshot dan konfigurasi inferensi yang tepat sebelum berkomitmen pada satu model untuk produksi.
Kasus penggunaan tipikal / yang direkomendasikan
- Agen enterprise dan alur kerja beralat (otomasi dengan pencarian web, panggilan DB, kalkulator) — snapshot secara eksplisit mendukung alat bawaan.
- Ringkasan dokumen panjang, analisis dokumen hukum/medis — jendela konteks besar membuat Qwen3-Max cocok untuk tugas RAG bentuk panjang.
- Penalaran kompleks dan pemecahan masalah multi-langkah (matematika, penalaran kode, asisten riset) — mode Thinking menargetkan alur kerja bergaya chain-of-thought.
- Produksi multibahasa — cakupan bahasa yang luas mendukung penerapan global dan pipeline non-Inggris.
- Inferensi throughput tinggi dengan optimasi biaya — pilih keluarga model (MoE vs dense) dan snapshot yang sesuai dengan kebutuhan latensi/biaya.
Cara mengakses API Qwen3-max melalui CometAPI
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan mendaftar terlebih dahulu. Masuk ke CometAPI console. Dapatkan kunci API kredensial akses antarmuka. Klik “Add Token” pada token API di pusat pribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.

Langkah 2: Kirim permintaan ke Qwen3-max API
Pilih endpoint “qwen3-max-2026-01-23” untuk mengirim permintaan API dan setel request body. Metode permintaan dan request body diperoleh dari dokumen API di situs web kami. Situs kami juga menyediakan uji Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti dengan CometAPI key Anda yang sebenarnya dari akun Anda. base url is Chat Completions.
Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam content field—ini adalah yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.
Langkah 3: Ambil dan Verifikasi Hasil
Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah diproses, API merespons dengan status tugas dan data keluaran.