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Q

qwen3 max

Ingresso:$0.8/M
Uscita:$3.2/M
- qwen3-max: il più recente modello Qwen3-Max del team Alibaba Tongyi Qianwen, posizionato come il vertice prestazionale della serie. - 🧠 Potenti capacità multimodali e di inferenza: supporta contesti ultra-lunghi (fino a 128k token) e input multimodale, eccelle nell'inferenza complessa, generazione di codice, traduzione e contenuti creativi. - ⚡️ Miglioramento rivoluzionario: ottimizzato in modo significativo su molteplici indicatori tecnici, velocità di risposta più elevata, limite di conoscenza fino al 2025, adatto ad applicazioni di IA ad alta precisione a livello enterprise.
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specifiche tecniche di Qwen 3-max

CampoValore / note
Nome ufficiale del modello / versioneqwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; variante “Thinking” disponibile).
Scala dei parametri> 1 trilione di parametri (modello di punta su scala da trilione di parametri).
ArchitetturaDesign della famiglia Qwen3; tecniche mixture-of-experts (MoE) utilizzate in tutta la linea Qwen3 per l’efficienza; descritta una modalità specializzata “thinking” / di ragionamento.
Volume dei dati di addestramentoRiportati ~36 trilioni di token (miscela di preaddestramento riportata nei materiali tecnici di Qwen3).
Lunghezza del contesto nativa32.768 token nativi; metodi convalidati (ad es. RoPE/YaRN) sono riportati come in grado di estendere il comportamento a finestre molto più lunghe negli esperimenti.
Modalità supportate tipicheTesto ed estensioni multimodali nella famiglia Qwen3 (esistono varianti di visione/modifica immagini); Qwen3-Max si concentra su testo + integrazione agente/strumenti per l’inferenza.
ModalitàThinking (ragionamento passo dopo passo / uso di strumenti) e Non-thinking (istruzioni rapide). Lo snapshot supporta esplicitamente strumenti integrati.

Che cos’è Qwen3-Max

Qwen3-Max è il livello ad alta capacità della generazione Qwen3: un modello focalizzato sull’inferenza, progettato per ragionamento complesso, workflow con strumenti/agenti, generazione aumentata dal recupero (RAG) e attività a contesto lungo. Il design “Thinking” consente output in stile chain-of-thought (CoT) passo dopo passo quando necessario, mentre le modalità non-thinking forniscono risposte con latenza inferiore. Lo snapshot 2026-01-23 ha enfatizzato il tool calling integrato e la prontezza per l’inferenza enterprise.

Caratteristiche principali di Qwen3-Max

  • Ragionamento frontier (“Thinking” mode): Una modalità di inferenza di ragionamento/“thinking” progettata per produrre tracce passo dopo passo e migliorare l’accuratezza del ragionamento multi-step.
  • Scala da trilione di parametri: Una scala di punta pensata per aumentare le prestazioni in ragionamento, codice e attività sensibili all’allineamento.
  • Contesto lungo (32K nativi): Finestra nativa di 32.768 token; tecniche convalidate sono riportate come capaci di gestire contesti più lunghi in impostazioni specifiche. Utile per documenti lunghi, riepilogo multi-documento e grandi stati degli agenti.
  • Integrazione agente/strumenti: Progettato per chiamare in modo più efficace strumenti esterni, decidere quando cercare o eseguire codice e orchestrare flussi multi-step di agenti per attività enterprise.
  • Forza multilingue e nel coding: Addestrato su un enorme corpus multilingue con prestazioni elevate nelle attività di programmazione e generazione di codice.

Prestazioni benchmark di Qwen3-Max

qwen3 max

Confronto di Qwen3-Max con alcuni contemporanei selezionati

  • Rispetto a GPT-5.2 (OpenAI) — I confronti nella stampa posizionano Qwen3-Max-Thinking come competitivo nei benchmark di ragionamento multi-step quando l’uso di strumenti è abilitato; la classifica assoluta varia in base al benchmark e al protocollo. I livelli di prezzo/token di Qwen sembrano posizionati per essere competitivi nell’uso intensivo di agenti/RAG.
  • Rispetto a Gemini 3 Pro (Google) — Alcuni confronti pubblici (HLE) mostrano Qwen3-Max-Thinking superare Gemini 3 Pro in valutazioni specifiche di ragionamento; anche in questo caso, i risultati dipendono fortemente dall’abilitazione degli strumenti e dalla metodologia.
  • Rispetto ad Anthropic (Claude) e altri provider — Qwen3-Max-Thinking è riportato come in grado di eguagliare o superare alcune varianti Anthropic/Claude su sottoinsiemi di benchmark di ragionamento e multidominio nella copertura stampa; suite di benchmark indipendenti mostrano esiti misti tra i dataset.

Conclusione: Qwen3-Max-Thinking è presentato pubblicamente come un modello di ragionamento frontier che riduce o colma il divario con i principali modelli closed-source occidentali su diversi benchmark — in particolare in contesti con strumenti abilitati, contesto lungo e scenari agentici. Convalida con i tuoi benchmark e con lo snapshot esatto e la configurazione di inferenza prima di impegnarti su un singolo modello per la produzione.

Casi d’uso tipici / consigliati

  • Agenti enterprise e workflow con strumenti abilitati (automazione con ricerca web, chiamate DB, calcolatrici) — lo snapshot supporta esplicitamente strumenti integrati.
  • Riepilogo di documenti lunghi, analisi di documenti legali/medici — ampie finestre di contesto rendono Qwen3-Max adatto ad attività RAG su testi lunghi.
  • Ragionamento complesso e risoluzione di problemi multi-step (matematica, ragionamento sul codice, assistenti di ricerca) — la modalità Thinking è mirata a workflow in stile chain-of-thought.
  • Produzione multilingue — l’ampia copertura linguistica supporta distribuzioni globali e pipeline non inglesi.
  • Inferenza ad alto throughput con ottimizzazione dei costi — scegli la famiglia di modelli (MoE vs dense) e lo snapshot adatti alle esigenze di latenza/costo.

Come accedere all’API Qwen3-max tramite CometAPI

Passaggio 1: Registrati per ottenere una chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora un nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la credenziale di accesso, la chiave API dell’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e inviala.

cometapi-key

Passaggio 2: Invia richieste a Qwen3-max API

Seleziona l’endpoint “qwen3-max-2026-01-23” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo di richiesta e il corpo della richiesta si ottengono dalla documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche test Apifox per tua comodità. Sostituisci con la tua effettiva chiave CometAPI del tuo account. Il base url è Chat Completions.

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content: è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata.

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.

Funzionalità per qwen3 max

Esplora le caratteristiche principali di qwen3 max, progettato per migliorare le prestazioni e l'usabilità. Scopri come queste funzionalità possono beneficiare i tuoi progetti e migliorare l'esperienza utente.

Prezzi per qwen3 max

Esplora i prezzi competitivi per qwen3 max, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come qwen3 max può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.
Prezzo Comet (USD / M Tokens)Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)Sconto
Ingresso:$0.8/M
Uscita:$3.2/M
Ingresso:$1/M
Uscita:$4/M
-20%

Codice di esempio e API per qwen3 max

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per qwen3 max per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di qwen3 max nei tuoi progetti.
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!"
      }
    ]
  }'

Versioni di qwen3 max

Il motivo per cui qwen3 max dispone di più snapshot può includere fattori potenziali come variazioni nell'output dopo aggiornamenti che richiedono snapshot precedenti per coerenza, offrire agli sviluppatori un periodo di transizione per l'adattamento e la migrazione, e diversi snapshot corrispondenti a endpoint globali o regionali per ottimizzare l'esperienza utente. Per le differenze dettagliate tra le versioni, si prega di fare riferimento alla documentazione ufficiale.
ID modelloDescrizioneDisponibilitàRichiesta
qwen3-max-2026-01-23Rispetto all’istantanea del 23 settembre 2025, questa versione del modello Max della serie Tongyi Qianwen 3 integra efficacemente le modalità con e senza ragionamento, con un miglioramento complessivo e significativo delle prestazioni del modello. In modalità con ragionamento, abilita simultaneamente gli strumenti di ricerca sul web, estrazione di informazioni dal web e interprete di codice, consentendo al modello di risolvere problemi più impegnativi con maggiore accuratezza grazie all’introduzione di strumenti esterni, sebbene con un processo di ragionamento più lento. Questa versione si basa sull’istantanea datata 23 gennaio 2026.✅Formato chat
qwen3-maxRispetto alla versione Preview, il modello Max della serie Tongyi Qianwen 3 ha ricevuto aggiornamenti specifici nella programmazione di agenti e nell’invocazione di strumenti. Il modello rilasciato ufficialmente raggiunge il livello SOTA del dominio, adattandosi a requisiti di agenti più complessi.✅Formato chat
qwen3-max-previewLa versione Preview del modello Max della serie Tongyi Qianwen 3 integra efficacemente le modalità con e senza ragionamento. In modalità con ragionamento, migliora significativamente le capacità nella programmazione di agenti, nel ragionamento basato sul buon senso e nel ragionamento matematico/scientifico/generale.✅Formato chat

Altri modelli

C

Claude Opus 4.7

Ingresso:$3/M
Uscita:$15/M
Modello più intelligente per agenti e programmazione
A

Claude Sonnet 4.6

Ingresso:$2.4/M
Uscita:$12/M
Claude Sonnet 4.6 è il nostro modello Sonnet più capace finora. È un aggiornamento completo delle capacità del modello in ambiti quali programmazione, uso del computer, ragionamento su contesti estesi, pianificazione degli agenti, lavoro basato sulla conoscenza e design. Sonnet 4.6 offre anche una finestra di contesto da 1M token in beta.
O

GPT 5.5 Pro

Ingresso:$24/M
Uscita:$144/M
An advanced model engineered for extremely complex logic and professional demands, representing the highest standard of deep reasoning and precise analytical capabilities.
O

GPT 5.5

Ingresso:$4/M
Uscita:$24/M
Un modello multimodale di punta di nuova generazione, che bilancia prestazioni eccezionali ed efficienza di risposta, dedicato a fornire servizi di IA di uso generale completi e stabili.
O

GPT Image 2 ALL

Per Richiesta:$0.04
GPT Image 2 è il modello di generazione di immagini all'avanguardia di OpenAI per generare e modificare immagini in modo rapido e con alta qualità. Supporta dimensioni dell'immagine flessibili e input di immagini ad alta fedeltà.
O

GPT 5.5 ALL

Ingresso:$4/M
Uscita:$24/M
GPT-5.5 eccelle nella scrittura di codice, nella ricerca online, nell'analisi dei dati e nelle operazioni tra strumenti. Il modello non solo migliora la propria autonomia nella gestione di attività complesse a più fasi, ma migliora anche in modo significativo le capacità di ragionamento e l'efficienza di esecuzione, mantenendo la stessa latenza del suo predecessore, segnando un importante passo verso l'automazione dei processi d'ufficio nell'IA.

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Qwen3-Max-Thinking di Alibaba — la variante "thinking" della vasta famiglia Qwen3 — è diventato uno dei temi di primo piano nell'IA quest'anno: un'ammiraglia da oltre mille miliardi di parametri, ottimizzata per il ragionamento profondo, la comprensione di contesti estesi e flussi di lavoro basati su agenti. In breve, è la mossa del fornitore per offrire alle applicazioni una modalità di pensiero "System-2" più lenta e più tracciabile: il modello non si limita a rispondere, può mostrare (e utilizzare) passaggi, strumenti e verifiche intermedie in modo controllato.