tekniske spesifikasjoner for Qwen 3-max
| Felt | Verdi / merknader |
|---|---|
| Offisielt modellnavn / versjon | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; “Thinking”-variant tilgjengelig). |
| Parameterstørrelse | > 1 billion parametre (flaggskip med billion parametre). |
| Arkitektur | Qwen3-familiedesign; mixture-of-experts (MoE)-teknikker brukes på tvers av Qwen3-serien for effektivitet; spesialisert “Thinking”-/resonneringsmodus beskrevet. |
| Mengde treningsdata | Rapportert ~36 billion tokens (fortreningsmiks rapportert i Qwen3 tekniske materialer). |
| Native kontekstlengde | 32 768 tokens native; validerte metoder (f.eks. RoPE/YaRN) rapportert å utvide atferd til mye lengre vinduer i eksperimenter. |
| Typiske støttede modaliteter | Tekst og multimodale utvidelser i Qwen3-familien (varianter for bildebehandling/visjon finnes); Qwen3-Max fokuserer på tekst + agent-/verktøyintegrasjon for inferens. |
| Moduser | Thinking (trinnvis resonnering / verktøybruk) og Non-thinking (rask instruksjon). Snapshot støtter eksplisitt innebygde verktøy. |
Hva er Qwen3-Max
Qwen3-Max er høykapasitetsnivået i Qwen3-generasjonen: en inferensfokusert modell konstruert for kompleks resonnering, agent-/verktøyarbeidsflyter, retrieval-augmented generation (RAG) og langt-kontekstoppgaver. “Thinking”-designet muliggjør trinnvis kjede‑av‑tanke (CoT)-stil utdata når nødvendig, mens ikke‑tenkende moduser gir lavere latens. Snapshotet 2026-01-23 la vekt på innebygd verktøykalling og bedriftsklar inferens.
Hovedfunksjoner i Qwen3-Max
- Banebrytende resonnering (“Thinking”-modus): En resonnerings-/“tenkende” inferensmodus utformet for å produsere trinnvise spor og forbedret nøyaktighet i flertrinnsresonnering.
- Parameterstørrelse i billion-klassen: Flaggskipskala ment å løfte ytelsen på tvers av resonnering, kode og oppgaver med sensitiv tilpasning.
- Lang kontekst (32K native): Native 32 768-token vindu; validerte teknikker rapportert å håndtere lengre kontekster i spesifikke oppsett. Godt egnet for lange dokumenter, multidokumentsammendrag og stor agenttilstand.
- Agent-/verktøyintegrasjon: Utformet for mer effektivt å kalle eksterne verktøy, avgjøre når man skal søke eller kjøre kode, og orkestrere flertrinns agentflyter for bedriftsoppgaver.
- Flerspråklig og sterk på koding: Trenet på et massivt flerspråklig korpus med sterk ytelse i programmering og kodegenerering.
Benchmark-ytelse for Qwen3-Max
Qwen3-Max sammenlignet med utvalgte samtidige modeller
- Versus GPT-5.2 (OpenAI) — Pressesammenligninger posisjonerer Qwen3-Max-Thinking som konkurransedyktig på flertrinns resonneringsbenchmarker når verktøybruk er aktivert; absolutt rangering varierer etter benchmark og protokoll. Qwens pris/token-nivåer fremstår som konkurransedyktige for tung agent/RAG-bruk.
- Versus Gemini 3 Pro (Google) — Noen offentlige sammenligninger (HLE) viser at Qwen3-Max-Thinking overgår Gemini 3 Pro på spesifikke resonneringsevalueringer; igjen avhenger resultatene sterkt av verktøyaktivering og metodikk.
- Versus Anthropic (Claude) og andre leverandører — Qwen3-Max-Thinking rapporteres å matche eller overgå enkelte Anthropic/Claude-varianter på delmengder av resonnerings- og multidomene-benchmarker i presseedekning; uavhengige benchmark-suiter viser blandede utfall på tvers av datasett.
Takeaway: Qwen3-Max-Thinking presenteres offentlig som en fronteresonneringsmodell som snevrer inn eller lukker gapet til ledende vestlige lukket-kilde-modeller på flere benchmarker — særlig i verktøyaktiverte, langkontekst og agentiske miljøer. Valider med egne benchmarker og med nøyaktig snapshot og inferenskonfigurasjon før du velger én modell for produksjon.
Typiske / anbefalte bruksområder
- Bedriftsagenter og verktøyaktiverte arbeidsflyter (automatisering med websøk, DB-kall, kalkulatorer) — snapshot støtter eksplisitt innebygde verktøy.
- Langdokumentoppsummering, juridisk/medisinsk dokumentanalyse — store kontekstvinduer gjør Qwen3-Max egnet for langform RAG-oppgaver.
- Kompleks resonnering og flerstegs problemløsning (matematikk, koderesonnering, forskningsassistenter) — Thinking-modusen retter seg mot kjede‑av‑tanke‑arbeidsflyter.
- Flerspråklig produksjon — bred språkdekning støtter globale utrullinger og ikke-engelske prosesser.
- Høy gjennomstrømming i inferens med kostnadsoptimalisering — velg modelfamilie (MoE vs. tett) og snapshot som passer til latency-/kostnadsbehov.
Hvordan få tilgang til Qwen3-max API via CometAPI
Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn i din CometAPI console. Hent tilgangslegitimasjonen API-nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API token i personlig senter, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til Qwen3-max API
Velg “qwen3-max-2026-01-23” endepunktet for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetoden og forespørselskroppen hentes fra vår nettsides API-dokumentasjon. Vår nettside tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Erstatt med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Basis-URL er Chat Completions.
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet — det er dette modellen vil svare på. Prosesser API-responsen for å hente generert svar.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Prosesser API-responsen for å hente generert svar. Etter prosessering svarer API-et med oppgavestatus og utdata.