Home/Models/Aliyun/qwen3 max
Q

qwen3 max

입력:$0.8/M
출력:$3.2/M
- qwen3-max: Alibaba Tongyi Qianwen 팀의 최신 Qwen3-Max 모델로, 시리즈의 성능 정점으로 자리매김했습니다. - 🧠 강력한 멀티모달 및 추론: 초장문 컨텍스트(최대 128k 토큰)와 멀티모달 입력을 지원하며, 복잡한 추론, 코드 생성, 번역, 창의적 콘텐츠에 뛰어납니다. - ⚡️ 획기적 개선: 여러 기술 지표 전반에서 대폭 최적화되어 응답 속도가 더 빨라졌고, 지식 컷오프가 2025년까지 상향되었으며, 엔터프라이즈급 고정밀 AI 애플리케이션에 적합합니다.
상업적 사용
Playground
개요
기능
가격
API
버전

Qwen 3-max의 기술 사양

항목값 / 참고
공식 모델명 / 버전qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; “Thinking” 변형 제공).
파라미터 규모> 1조 파라미터(조 단위 플래그십).
아키텍처Qwen3 패밀리 설계; 효율을 위해 Qwen3 라인업 전반에 mixture-of-experts(MoE) 기법 적용; 특화된 “Thinking”/추론 모드 명시.
학습 데이터 규모보고된 ~36조 토큰(Qwen3 기술 자료에 사전학습 믹스가 보고됨).
기본 컨텍스트 길이기본 32,768토큰; 검증된 방법(예: RoPE/YaRN)을 통해 실험에서 더욱 긴 윈도우로 동작 확장이 보고됨.
주요 지원 모달리티Qwen3 패밀리의 텍스트 및 멀티모달 확장(이미지 편집/비전 변형 존재); Qwen3-Max는 추론을 위한 텍스트 + 에이전트/툴 통합에 집중.
모드Thinking(단계별 추론/툴 사용) 및 Non-thinking(빠른 지시). 스냅샷이 내장 툴을 명시적으로 지원.

Qwen3-Max란

Qwen3-Max는 Qwen3 세대에서 고성능 티어로, 복잡한 추론, 툴/에이전트 워크플로우, RAG(검색 증강 생성), 장기 컨텍스트 작업에 맞춰 설계된 추론 중심 모델입니다. “Thinking” 설계는 필요 시 단계별 CoT(Chain-of-Thought) 스타일 출력을 가능하게 하며, Non-thinking 모드는 더 낮은 지연의 응답을 제공합니다. 2026-01-23 스냅샷은 내장 툴 호출과 엔터프라이즈 추론 준비성을 강조했습니다.

Qwen3-Max의 주요 기능

  • 최전선 추론(“Thinking” 모드): 단계적 추론 흔적과 향상된 다단계 추론 정확도를 제공하도록 설계된 추론/“Thinking” 모드.
  • 조 단위 파라미터 규모: 추론, 코드, 얼라인먼트에 민감한 작업 전반의 성능 향상을 목표로 한 플래그십 규모.
  • 긴 컨텍스트(기본 32K): 기본 32,768토큰 윈도우; 특정 환경에서 더욱 긴 컨텍스트를 처리하는 검증된 기법이 보고됨. 장문 문서, 다문서 요약, 대규모 에이전트 상태에 적합.
  • 에이전트/툴 통합: 외부 툴 호출, 검색/코드 실행 시점 결정, 엔터프라이즈 작업을 위한 다단계 에이전트 흐름 오케스트레이션을 보다 효과적으로 수행하도록 설계.
  • 다국어 및 코딩 역량: 방대한 다국어 코퍼스로 학습되어 프로그래밍 및 코드 생성 작업에서 강력한 성능을 보임.

Qwen3-Max의 벤치마크 성능

qwen3 max

선정된 동시대 모델과의 Qwen3-Max 비교

  • Versus GPT-5.2 (OpenAI) — 툴 사용이 활성화된 경우 다단계 추론 벤치마크에서 Qwen3-Max-Thinking이 경쟁력을 보인다는 보도 비교가 존재하며, 절대 순위는 벤치마크와 프로토콜에 따라 달라집니다. Qwen의 가격/토큰 티어는 에이전트/RAG를 대량으로 사용하는 경우 경쟁력 있게 포지셔닝된 것으로 보입니다.
  • Versus Gemini 3 Pro (Google) — 일부 공개 비교(HLE)에서는 특정 추론 평가에서 Qwen3-Max-Thinking이 Gemini 3 Pro를 상회한다는 결과가 있으며, 역시 결과는 툴 활성화 여부와 방법론에 크게 좌우됩니다.
  • Versus Anthropic (Claude) 및 기타 공급자 — 보도 자료에서는 Qwen3-Max-Thinking이 일부 추론 및 다도메인 벤치마크의 하위 집합에서 Anthropic/Claude 변형과 대등하거나 상회한다고 보고되며, 독립 벤치마크 모음에서는 데이터셋 간 혼재된 결과가 나타납니다.

핵심 요지: Qwen3-Max-Thinking은 툴 활성화, 장기 컨텍스트, 에이전트적 설정에서 여러 벤치마크에서 선도적 폐쇄형 서구 모델과의 격차를 좁히거나 해소하는 프런티어 추론 모델로 공개적으로 제시됩니다. 프로덕션에 단일 모델을 채택하기 전에, 반드시 자체 벤치마크와 정확한 스냅샷 및 추론 구성으로 검증하십시오.

일반적/권장 사용 사례

  • 엔터프라이즈 에이전트 및 툴 활성 워크플로우(웹 검색, DB 호출, 계산기 자동화) — 스냅샷이 내장 툴을 명시적으로 지원.
  • 장문 요약, 법률/의료 문서 분석 — 대형 컨텍스트 윈도우로 인해 장문 RAG 작업에 적합.
  • 복잡한 추론 및 다단계 문제 해결(수학, 코드 추론, 연구 보조) — Thinking 모드는 CoT 스타일 워크플로우를 목표로 함.
  • 다국어 프로덕션 — 폭넓은 언어 지원으로 글로벌 배포 및 비영어 파이프라인을 지원.
  • 고처리량 추론 및 비용 최적화 — 지연/비용 요구에 맞는 모델 패밀리(MoE vs dense)와 스냅샷을 선택.

CometAPI를 통해 Qwen3-max API에 액세스하는 방법

Step 1: API 키 발급

cometapi.com에 로그인합니다. 아직 사용자 등록을 하지 않았다면 먼저 가입하세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스 액세스 자격인 API 키를 발급받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하여 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.

cometapi-key

Step 2: Qwen3-max API로 요청 전송

API 요청을 보내고 요청 본문을 설정하기 위해 “qwen3-max-2026-01-23” 엔드포인트를 선택합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 당사 웹사이트는 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 교체하세요. 기본 URL은 Chat Completions입니다.

질문 또는 요청을 content 필드에 삽입하세요—모델이 응답하는 내용입니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.

Step 3: 결과 조회 및 검증

API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

qwen3 max의 기능

[모델 이름]의 성능과 사용성을 향상시키도록 설계된 주요 기능을 살펴보세요. 이러한 기능이 프로젝트에 어떻게 도움이 되고 사용자 경험을 개선할 수 있는지 알아보세요.

qwen3 max 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
코멧 가격 (USD / M Tokens)공식 가격 (USD / M Tokens)할인
입력:$0.8/M
출력:$3.2/M
입력:$1/M
출력:$4/M
-20%

qwen3 max의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.
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)

qwen3 max의 버전

qwen3 max에 여러 스냅샷이 존재하는 이유는 업데이트 후 출력 변동으로 인해 일관성을 유지하기 위해 이전 스냅샷을 보관하거나, 개발자에게 적응 및 마이그레이션을 위한 전환 기간을 제공하거나, 글로벌 또는 지역별 엔드포인트에 따라 다양한 스냅샷을 제공하여 사용자 경험을 최적화하기 위한 것 등이 포함될 수 있습니다. 버전 간 상세한 차이점은 공식 문서를 참고해 주시기 바랍니다.
모델 ID설명사용 가능 여부요청
qwen3-max-2026-01-232025년 9월 23일자 스냅샷과 비교하면, Tongyi Qianwen 3 시리즈 Max 모델의 이 버전은 사고 모드와 비사고 모드를 효과적으로 통합하여 전체적인 모델 성능이 전반적으로 크게 향상되었습니다. 사고 모드에서는 웹 검색, 웹 정보 추출, 코드 인터프리터 도구를 동시에 제공하여, 사고 속도는 더 느려지지만 외부 도구를 도입함으로써 더 도전적인 문제를 더 높은 정확도로 해결할 수 있게 합니다. 이 버전은 2026년 1월 23일자 스냅샷을 기반으로 합니다.✅채팅 형식
qwen3-max프리뷰 버전과 비교하여 Tongyi Qianwen 3 시리즈 Max 모델은 에이전트 프로그래밍과 도구 호출 측면에서 구체적인 업그레이드를 거쳤습니다. 정식 출시된 모델은 해당 분야의 최첨단(SOTA) 수준에 도달하여 더 복잡한 에이전트 요구사항에 적응합니다.✅채팅 형식
qwen3-max-previewTongyi Qianwen 3 시리즈 Max 모델 프리뷰 버전은 사고 모드와 비사고 모드를 효과적으로 통합합니다. 사고 모드에서는 에이전트 프로그래밍, 상식 추론, 수학/과학/일반 추론 능력을 크게 강화합니다.✅채팅 형식

더 많은 모델