API di anteprima Qwen3-Max

Qwen3-Max-Preview è l'ultimo modello di anteprima di punta di Alibaba nella famiglia Qwen3: un modello in stile Mixture-of-Experts (MoE) da oltre un trilione di parametri con una finestra di contesto token ultra-lunga da 262k, rilasciato in anteprima per l'uso aziendale/cloud. Si rivolge a *ragionamento approfondito, comprensione di documenti lunghi, codifica e flussi di lavoro agentici.

Informazioni di base e caratteristiche principali

• Nome / Etichetta: qwen3-max-preview (Istruire).
• Scala: Oltre 1 trilione di parametri (ammiraglia da mille miliardi di parametri). Questo è il traguardo chiave di marketing/statistico per il lancio.
• Finestra contestuale: Token 262,144 (supporta input molto lunghi e trascrizioni multi-file).
• Modalità: Variante "Instruct" ottimizzata per le istruzioni con supporto per pensiero (catena di pensieri deliberata) e non-pensiero modalità veloci nella famiglia Qwen3.
• Disponibilità: Accesso in anteprima tramite Chat di Qwen, Studio modello cloud Alibaba (endpoint compatibili con OpenAI o DashScope) e provider di routing come CometaAPI.

Dettagli tecnici (architettura e modalità)

• architettura: Qwen3-Max segue la linea di design Qwen3 che utilizza un mix di denso + Mix di Esperti (MoE) componenti in varianti più grandi, oltre a scelte ingegneristiche per ottimizzare l'efficienza dell'inferenza per conteggi di parametri molto elevati.
• Modalità di pensiero vs modalità di non pensiero: La serie Qwen3 ha introdotto un modalità di pensiero (per output in stile catena di pensiero multi-step) e modalità non-pensiero per risposte più rapide e concise; la piattaforma espone parametri per attivare o disattivare questi comportamenti.
• Funzionalità di memorizzazione nella cache del contesto/prestazioni: Elenchi di Model Studio cache di contesto supporto per richieste di grandi dimensioni per ridurre i costi di input ripetuti e migliorare la produttività in contesti ripetuti.

Prestazioni di riferimento

i report fanno riferimento a SuperGPQA, varianti di LiveCodeBench, AIME25 e altre suite di contest/benchmark in cui Qwen3-Max appare competitivo o leader.

Limitazioni e rischi (note pratiche e di sicurezza)

• Opacità per la ricetta di allenamento completa/pesi: In anteprima, il rilascio completo di training/dati/pesi e i materiali di riproducibilità potrebbero essere limitati rispetto alle precedenti versioni open-weight di Qwen3. Alcuni modelli della famiglia Qwen3 sono stati rilasciati open-weight, ma Qwen3-Max viene fornito come anteprima controllata per l'accesso al cloud. riduce la riproducibilità per ricercatori indipendenti.
• Allucinazioni e realtà: I report dei fornitori affermano una riduzione delle allucinazioni, ma l'uso pratico continuerà a riscontrare errori fattuali e affermazioni eccessivamente convincenti: si applicano le avvertenze standard del LLM. È necessaria una valutazione indipendente prima di implementazioni ad alto rischio.
• Costo su larga scala: Con un'ampia finestra di contesto e un'elevata capacità, costi simbolici può essere sostanziale per prompt molto lunghi o per la produttività in produzione. Utilizzare controlli di caching, chunking e budget.
• Considerazioni normative e di sovranità dei dati: Gli utenti aziendali dovrebbero verificare le regioni di Alibaba Cloud, la residenza dei dati e le implicazioni di conformità prima di elaborare informazioni sensibili. (La documentazione di Model Studio include endpoint e note specifici per regione.)

Utilizzo Tipico

• Comprensione/riepilogo dei documenti su larga scala: memorie legali, specifiche tecniche e basi di conoscenza multi-file (vantaggio: Token da 262K finestra).
• Ragionamento del codice a contesto lungo e assistenza al codice su scala di repository: comprensione del codice multi-file, ampie revisioni PR, suggerimenti di refactoring a livello di repository.
• Ragionamento complesso e attività di pensiero concatenato: gare di matematica, pianificazione multi-step, flussi di lavoro agentici in cui le tracce "pensanti" aiutano la tracciabilità.
• Domande e risposte aziendali multilingue ed estrazione di dati strutturati: supporto di grandi corpora multilingue e capacità di output strutturato (JSON/tabelle).

Come chiamare l'API Qqwen3-max-preview da CometAPI

qwen3-max-preview Prezzi API in CometAPI: sconto del 20% sul prezzo ufficiale:

Passi richiesti

• Accedere cometapi.comSe non sei ancora un nostro utente, registrati prima
• Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Fai clic su "Aggiungi token" nel token API nell'area personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.
• Ottieni l'URL di questo sito: https://api.cometapi.com/

Usa il metodo

1. Selezionare l'endpoint "qwen3-max-preview" per inviare la richiesta API e impostarne il corpo. Il metodo e il corpo della richiesta sono reperibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche il test Apifox per maggiore praticità.
2. Sostituire con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account.
3. Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo contenuto: il modello risponderà a questa domanda.
4. Elaborare la risposta API per ottenere la risposta generata.

Chiamata API

CometAPI fornisce un'API REST completamente compatibile, per una migrazione senza interruzioni. Dettagli chiave per  Documento API:

• Parametri fondamentali: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parametro del modello: anteprima qwen3-max
• Autenticazione: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Tipo di contenuto: application/json .

sostituire CometAPI_API_KEY con la tua chiave; nota il URL di base.

Python (richieste) — Compatibile con OpenAI

import os, requests
API_KEY = os.getenv("CometAPI_API_KEY")
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
  "model": "qwen3-max-preview",
  "messages": [
    {"role":"system","content":"You are a concise assistant."},
    {"role":"user","content":"Explain the pros and cons of using an MoE model for summarization."}
  ],
  "max_tokens": 512,
  "temperature": 0.1,
  "enable_thinking": True
}
resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(resp.status_code, resp.json())

Suggerimento: uso max_input_tokens, max_output_tokense Model Studio cache di contesto funzionalità durante l'invio di contesti molto ampi per controllare costi e produttività.

Vedere anche Qwen3-codificatore