spesifikasi teknikal Qwen 3-max
| Medan | Nilai / nota |
|---|---|
| Nama / versi model rasmi | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; varian โThinkingโ tersedia). |
| Skala parameter | > 1 trilion parameter (model perdana berskala trilion parameter). |
| Senibina | Reka bentuk keluarga Qwen3; teknik mixture-of-experts (MoE) digunakan merentas rangkaian Qwen3 untuk kecekapan; mod โthinkingโ/penaakulan khusus diterangkan. |
| Volum data latihan | Dilaporkan ~36 trilion token (campuran pra-latihan dilaporkan dalam bahan teknikal Qwen3). |
| Panjang konteks natif | 32,768 token natif; kaedah yang disahkan (cth., RoPE/YaRN) dilaporkan melanjutkan tingkah laku kepada tetingkap lebih panjang dalam eksperimen. |
| Modaliti yang biasanya disokong | Teks dan peluasan multimodal dalam keluarga Qwen3 (varian penyuntingan imej/visi wujud); Qwen3-Max memfokus pada teks + integrasi agen/alatan untuk inferens. |
| Mod | Thinking (penaakulan langkah demi langkah / penggunaan alatan) dan Non-thinking (arahan pantas). Snapshot secara jelas menyokong alatan terbina dalam. |
Apakah Qwen3-Max
Qwen3-Max ialah peringkat keupayaan tinggi dalam generasi Qwen3: model berfokus inferens yang direka untuk penaakulan kompleks, aliran kerja agen/alatan, penjanaan diperkasa pengambilan (RAG), dan tugas konteks panjang. Reka bentuk โThinkingโ membolehkan keluaran gaya chain-of-thought (CoT) langkah demi langkah apabila diperlukan, manakala mod non-thinking memberikan respons berpendam rendah. Snapshot 2026-01-23 menekankan panggilan alat terbina dalam dan kesediaan inferens perusahaan.
Ciri utama Qwen3-Max
- Penaakulan termaju (mod โThinkingโ): Mod inferens penaakulan yang direka untuk menghasilkan jejak bertahap dan meningkatkan ketepatan penaakulan berbilang langkah.
- Skala trilion parameter: Skala perdana yang bertujuan meningkatkan prestasi merentas tugas penaakulan, kod, dan kepekaan penjajaran.
- Konteks panjang (32K natif): Tetingkap natif 32,768 token; teknik yang disahkan dilaporkan dapat menangani konteks lebih panjang dalam tetapan tertentu. Sesuai untuk dokumen panjang, pemeringkasan berbilang dokumen, dan keadaan agen yang besar.
- Integrasi agen/alatan: Direka untuk memanggil alatan luar dengan lebih berkesan, memutuskan bila perlu mencari atau melaksanakan kod, dan mengatur aliran agen berbilang langkah untuk tugas perusahaan.
- Kekuatan pelbagai bahasa dan pengaturcaraan: Dilatih pada korpus pelbagai bahasa berskala besar dengan prestasi kukuh dalam pengaturcaraan dan penjanaan kod.
Prestasi penanda aras Qwen3-Max
Perbandingan Qwen3-Max dengan rakan seangkatan terpilih
- Versus GPT-5.2 (OpenAI) โ Perbandingan media meletakkan Qwen3-Max-Thinking sebagai kompetitif pada penanda aras penaakulan berbilang langkah apabila penggunaan alatan diaktifkan; kedudukan mutlak berbeza mengikut penanda aras dan protokol. Tingkatan harga per token Qwen nampaknya diposisikan agar kompetitif untuk penggunaan agen/RAG yang intensif.
- Versus Gemini 3 Pro (Google) โ Beberapa perbandingan umum (HLE) menunjukkan Qwen3-Max-Thinking mengatasi Gemini 3 Pro pada penilaian penaakulan tertentu; sekali lagi, hasil sangat bergantung pada pengaktifan alatan dan metodologi.
- Versus Anthropic (Claude) dan penyedia lain โ Qwen3-Max-Thinking dilaporkan menandingi atau mengatasi sesetengah varian Anthropic/Claude pada subset penanda aras penaakulan dan multidomain dalam liputan media; suite penanda aras bebas menunjukkan hasil bercampur merentas set data.
Kesimpulan: Qwen3-Max-Thinking dipersembahkan secara umum sebagai model penaakulan termaju yang memperkecil atau menutup jurang dengan model tertutup Barat terkemuka pada beberapa penanda aras โ khususnya dalam seting beragensi, konteks panjang, dan penggunaan alatan. Sahkan dengan penanda aras anda sendiri serta snapshot dan konfigurasi inferens yang tepat sebelum memilih satu model untuk produksi.
Kegunaan tipikal / disyorkan
- Agen perusahaan dan aliran kerja berasaskan alatan (automasi dengan carian web, panggilan DB, kalkulator) โ snapshot secara jelas menyokong alatan terbina dalam.
- Ringkasan dokumen panjang, analisis dokumen perundangan/perubatan โ tetingkap konteks besar menjadikan Qwen3-Max sesuai untuk tugas RAG bentuk panjang.
- Penaakulan kompleks dan penyelesaian masalah berbilang langkah (matematik, penaakulan kod, pembantu penyelidikan) โ mod Thinking menyasarkan aliran kerja gaya chain-of-thought.
- Pengeluaran pelbagai bahasa โ liputan bahasa yang luas menyokong pelaksanaan global dan talian paip bukan bahasa Inggeris.
- Inferens berkapasiti tinggi dengan pengoptimuman kos โ pilih keluarga model (MoE vs padat) dan snapshot yang sesuai dengan keperluan kependaman/kos.
Cara mengakses API Qwen3-max melalui CometAPI
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Masuk ke CometAPI console anda. Dapatkan kunci API kelayakan akses bagi antara muka. Klik โAdd Tokenโ pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan hantar.
Langkah 2: Hantar Permintaan ke Qwen3-max API
Pilih titik akhir โqwen3-max-2026-01-23โ untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API laman web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan dengan kunci CometAPI sebenar daripada akaun anda. URL asas ialah Chat Completions.
Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan contentโitulah yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.
Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan
Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas pemprosesan, API akan mengembalikan status tugas dan data output.