spesifikasi teknis Qwen 3-max
| Field | Value / notes |
|---|---|
| Nama / versi model resmi | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; varian “Thinking” tersedia). |
| Skala parameter | > 1 triliun parameter (flagship dengan skala triliun parameter). |
| Arsitektur | Desain keluarga Qwen3; teknik mixture-of-experts (MoE) digunakan di seluruh lini Qwen3 untuk efisiensi; mode “thinking” / penalaran khusus dijelaskan. |
| Volume data pelatihan | Dilaporkan ~36 triliun token (campuran prapelatihan dilaporkan dalam materi teknis Qwen3). |
| Panjang konteks native | 32.768 token secara native; metode yang tervalidasi (mis. RoPE/YaRN) dilaporkan dapat memperluas perilaku ke jendela yang jauh lebih panjang dalam eksperimen. |
| Modalitas yang biasanya didukung | Ekstensi teks dan multimodal dalam keluarga Qwen3 (varian pengeditan gambar/visi tersedia); Qwen3-Max berfokus pada teks + integrasi agen/alat untuk inferensi. |
| Mode | Thinking (penalaran langkah demi langkah / penggunaan alat) dan Non-thinking (instruksi cepat). Snapshot secara eksplisit mendukung alat bawaan. |
Apa itu Qwen3-Max
Qwen3-Max adalah tingkat berkapabilitas tinggi dalam generasi Qwen3: model yang berfokus pada inferensi dan dirancang untuk penalaran kompleks, alur kerja alat/agen, retrieval-augmented generation (RAG), dan tugas berkonteks panjang. Desain “Thinking” memungkinkan keluaran bergaya chain-of-thought (CoT) langkah demi langkah saat diperlukan, sementara mode non-thinking memberikan respons dengan latensi lebih rendah. Snapshot 2026-01-23 menekankan pemanggilan alat bawaan dan kesiapan inferensi untuk enterprise.
Fitur utama Qwen3-Max
- Penalaran frontier (“Thinking” mode): Mode inferensi penalaran/“thinking” yang dirancang untuk menghasilkan jejak bertahap dan meningkatkan akurasi penalaran multilangkah.
- Skala triliun parameter: Skala flagship yang ditujukan untuk meningkatkan performa pada tugas penalaran, kode, dan tugas yang sensitif terhadap alignment.
- Konteks panjang (32K native): Jendela 32.768 token secara native; teknik tervalidasi dilaporkan mampu menangani konteks yang lebih panjang dalam pengaturan tertentu. Cocok untuk dokumen panjang, peringkasan multi-dokumen, dan state agen yang besar.
- Integrasi agen/alat: Dirancang untuk lebih efektif memanggil alat eksternal, memutuskan kapan harus mencari atau mengeksekusi kode, dan mengorkestrasi alur agen multilangkah untuk tugas enterprise.
- Kekuatan multibahasa dan coding: Dilatih pada korpus multibahasa yang sangat besar dengan performa kuat dalam pemrograman dan tugas generasi kode.
Performa benchmark Qwen3-Max
Perbandingan Qwen3-Max dengan beberapa model sezaman terpilih
- Dibandingkan dengan GPT-5.2 (OpenAI) — Perbandingan pers menempatkan Qwen3-Max-Thinking sebagai kompetitif pada benchmark penalaran multilangkah saat penggunaan alat diaktifkan; peringkat absolut bervariasi menurut benchmark dan protokol. Tier harga/token Qwen tampak diposisikan agar kompetitif untuk penggunaan agen/RAG yang berat.
- Dibandingkan dengan 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.
- Dibandingkan dengan 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 yang beragam di berbagai dataset.
Inti poin: Qwen3-Max-Thinking dipresentasikan secara publik sebagai model penalaran frontier yang memperkecil atau menutup kesenjangan dengan model closed-source Barat terdepan pada beberapa benchmark — khususnya dalam pengaturan dengan alat aktif, konteks panjang, dan agentic. Validasikan dengan benchmark Anda sendiri serta dengan snapshot dan konfigurasi inferensi yang tepat sebelum berkomitmen pada satu model untuk produksi.
Kasus penggunaan yang umum / direkomendasikan
- Agen enterprise dan alur kerja dengan alat aktif (otomasi dengan pencarian web, panggilan DB, kalkulator) — snapshot secara eksplisit mendukung alat bawaan.
- Peringkasan dokumen panjang, analisis dokumen hukum/medis — jendela konteks besar membuat Qwen3-Max cocok untuk tugas RAG berbentuk panjang.
- Penalaran kompleks dan pemecahan masalah multilangkah (matematika, penalaran kode, asisten riset) — mode Thinking menargetkan alur kerja bergaya chain-of-thought.
- Produksi multibahasa — cakupan bahasa yang luas mendukung deployment 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 mendapatkan API Key
Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan daftar terlebih dahulu. Masuk ke konsol CometAPI Anda. Dapatkan kredensial akses berupa API key untuk antarmuka. Klik “Add Token” pada bagian API token di pusat pribadi, dapatkan token key: sk-xxxxx lalu kirimkan.
Langkah 2: Kirim Permintaan ke API Qwen3-max
Pilih endpoint “qwen3-max-2026-01-23” untuk mengirim permintaan API dan atur request body. Metode permintaan dan request body diperoleh dari dokumentasi API di situs kami. Situs kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kemudahan Anda. Ganti dengan CometAPI key aktual dari akun Anda. base url adalah Chat Completions.
Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam field content—itulah 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 output.