ModellerPriserBedrift
500+ AI-modell API, Alt I Én API. Bare I CometAPI
Modeller API
Utvikler
HurtigstartDokumentasjonAPI Dashbord
Selskap
Om ossBedrift
Ressurser
AI-modellerBloggEndringsloggStøtte
TjenestevilkårPersonvernerklæring
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Aliyun/qwen3 max
Q

qwen3 max

Inndata:$0.8/M
Utdata:$3.2/M
- qwen3-max: Alibaba Tongyi Qianwen-teamets nyeste Qwen3-Max-modell, posisjonert som seriens ytelsesmessige toppunkt. - 🧠 Kraftig multimodalitet og resonnering: Støtter ultralang kontekst (opptil 128k tokens) og multimodal inndata, utmerker seg ved kompleks resonnering, kodegenerering, oversettelse og kreativt innhold. - ⚡️ Banebrytende forbedring: Betydelig optimalisert på tvers av flere tekniske indikatorer, raskere responshastighet, kunnskapsgrense frem til 2025, egnet for bedriftsnivå AI-applikasjoner med høy presisjon.
Kommersiell bruk
Playground
Oversikt
Funksjoner
Priser
API
Versjoner

tekniske spesifikasjoner for Qwen 3-max

FeltVerdi / merknader
Offisielt modellnavn / versjonqwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; «Thinking»-variant tilgjengelig).
Parameterskala> 1 billion parametre (flaggskip i billion-klassen).
ArkitekturQwen3-familiedesign; Mixture-of-Experts (MoE)-teknikker brukt på tvers av Qwen3-serien for effektivitet; spesialisert «Thinking»-/resonneringsmodus beskrevet.
OpplæringsdatavolumRapportert ~36 billioner token (forhåndstreningsmiks rapportert i Qwen3-tekniske materialer).
Opprinnelig kontektslengde32,768 token opprinnelig; validerte metoder (f.eks. RoPE/YaRN) er rapportert å utvide atferden til mye lengre vinduer i eksperimenter.
Typiske støttede modaliteterTekst og multimodale utvidelser i Qwen3-familien (varianter for bildebehandling/visjon finnes); Qwen3-Max fokuserer på tekst + agent-/verktøyintegrasjon for inferens.
ModuserThinking (trinn-for-trinn-resonnering / verktøybruk) og Non-thinking (rask instruksjon). Snapshotet støtter eksplisitt innebygde verktøy.

Hva er Qwen3-Max

Qwen3-Max er nivået med høy kapasitet i Qwen3-generasjonen: en inferensfokusert modell utviklet for kompleks resonnering, agent-/verktøyarbeidsflyter, retrieval-augmented generation (RAG) og oppgaver med lang kontekst. «Thinking»-designet muliggjør trinnvis chain-of-thought (CoT)-stil når det kreves, mens non-thinking-moduser gir svar med lavere latens. Snapshotet 2026-01-23 la vekt på innebygd verktøykalling og klarhet for bedriftsinferens.

Hovedfunksjoner i Qwen3-Max

  • Banebrytende resonnering («Thinking»-modus): En resonnerings-/«Thinking»-inferensmodus utformet for å produsere stegvis sporing og forbedret nøyaktighet i flerstegsresonnering.
  • Skala i billion-klassen: Flaggskipsskala ment å løfte ytelsen på tvers av resonnering, kode og justeringssensitive oppgaver.
  • Lang kontekst (32K opprinnelig): Opprinnelig vindu på 32 768 token; validerte teknikker er rapportert å håndtere lengre kontekster i spesifikke innstillinger. God for lange dokumenter, sammendrag av flere dokumenter og stor agenttilstand.
  • Agent-/verktøyintegrasjon: Utformet for mer effektivt å kalle eksterne verktøy, avgjøre når man skal søke eller kjøre kode, og orkestrere flerstegs 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

Qwen3-Max sammenlignet med utvalgte samtidige

  • Sammenlignet med GPT-5.2 (OpenAI) — Pressesammenligninger plasserer Qwen3-Max-Thinking som konkurransedyktig på flerstegsresonneringsbenchmarker når verktøybruk er aktivert; absolutt rangering varierer etter benchmark og protokoll. Qwens pris-/token-nivåer ser ut til å være posisjonert for å være konkurransedyktige for tung agent-/RAG-bruk.
  • Sammenlignet med 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.
  • Sammenlignet med Anthropic (Claude) og andre leverandører — Qwen3-Max-Thinking rapporteres å matche eller overgå noen Anthropic/Claude-varianter på undergrupper av resonnerings- og flerdomenebenchmarker i pressedekning; uavhengige benchmarksuiter viser blandede utfall på tvers av datasett.

Konklusjon: Qwen3-Max-Thinking presenteres offentlig som en frontmoderne resonneringsmodell som snevrer inn eller lukker gapet til ledende vestlige, lukkede modeller på flere benchmarker — særlig i verktøyaktiverte, langkontekst- og agentiske settinger. Valider med dine egne benchmarker og med nøyaktig snapshot og inferenskonfigurasjon før du forplikter deg til én modell for produksjon.

Typiske / anbefalte bruksområder

  • Bedriftsagenter og verktøyaktiverte arbeidsflyter (automatisering med nettsøk, DB-kall, kalkulatorer) — snapshotet støtter eksplisitt innebygde verktøy.
  • Sammendrag av lange dokumenter, juridisk/medisinsk dokumentanalyse — store kontekstvinduer gjør Qwen3-Max egnet for langformet RAG.
  • Kompleks resonnering og flerstegs problemløsing (matte, koderesonnering, forskningsassistenter) — Thinking-modusen retter seg mot chain-of-thought-stil arbeidsflyter.
  • Flerspråklig produksjon — bred språkdekning støtter globale utrullinger og ikke-engelske piper.
  • Høy gjennomstrømning i inferens med kostnadsoptimalisering — velg modelfamilie (MoE vs. dense) og snapshot tilpasset latens-/kostnadsbehov.

Slik får du tilgang til Qwen3-max API via CometAPI

Trinn 1: Registrer deg for en API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er brukeren vår ennå, vennligst registrer deg først. Logg inn på CometAPI-konsollen. Hent tilgangslegitimasjonen API-nøkkel for grensesnittet. Klikk «Add Token» ved API-token i det personlige senteret, få token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

cometapi-nøkkel

Trinn 2: Send forespørsler til Qwen3-max API

Velg «qwen3-max-2026-01-23»-endepunktet for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetode og forespørselskropp hentes fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Bytt ut med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Base-URL-en er Chat Completions.

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—det er dette modellen vil svare på. Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.

Funksjoner for qwen3 max

Utforsk nøkkelfunksjonene til qwen3 max, designet for å forbedre ytelse og brukervennlighet. Oppdag hvordan disse mulighetene kan være til nytte for prosjektene dine og forbedre brukeropplevelsen.

Priser for qwen3 max

Utforsk konkurransedyktige priser for qwen3 max, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan qwen3 max kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.
Komet-pris (USD / M Tokens)Offisiell pris (USD / M Tokens)Rabatt
Inndata:$0.8/M
Utdata:$3.2/M
Inndata:$1/M
Utdata:$4/M
-20%

Eksempelkode og API for qwen3 max

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for qwen3 max for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til qwen3 max i prosjektene dine.
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!"
      }
    ]
  }'

Versjoner av qwen3 max

Grunnen til at qwen3 max har flere øyeblikksbilder kan inkludere potensielle faktorer som variasjoner i utdata etter oppdateringer som krever eldre øyeblikksbilder for konsistens, å gi utviklere en overgangsperiode for tilpasning og migrering, og ulike øyeblikksbilder som tilsvarer globale eller regionale endepunkter for å optimalisere brukeropplevelsen. For detaljerte forskjeller mellom versjoner, vennligst se den offisielle dokumentasjonen.
Modell-IDBeskrivelseTilgjengelighetForespørsel
qwen3-max-2026-01-23Sammenlignet med øyeblikksbildet datert 23. september 2025 integrerer denne versjonen av Tongyi Qianwen 3-seriens Max-modell tenke- og ikke-tenke-moduser på en effektiv måte, noe som gir en helhetlig og betydelig forbedring av den samlede modellytelsen. I tenkemodus aktiverer den samtidig verktøy for nettsøk, uttrekk av nettinformasjon og en kodefortolker, noe som gjør at modellen kan løse mer utfordrende problemer med høyere nøyaktighet ved å ta i bruk eksterne verktøy, selv om tenkingen går saktere. Denne versjonen er basert på øyeblikksbildet datert 23. januar 2026.✅Chat-format
qwen3-maxSammenlignet med forhåndsvisningsversjonen har Tongyi Qianwen 3-seriens Max-modell gjennomgått spesifikke oppgraderinger innen agentprogrammering og verktøyanrop. Den offisielt utgitte modellen når domenets state-of-the-art (SOTA)-nivå og tilpasser seg mer komplekse agentkrav.✅Chat-format
qwen3-max-previewForhåndsvisningsversjonen av Tongyi Qianwen 3-seriens Max-modell integrerer effektivt tenke- og ikke-tenke-moduser. I tenkemodus forbedrer den betydelig evnene innen agentprogrammering, resonnering basert på sunn fornuft samt matematisk/vitenskapelig/generell resonnering.✅Chat-format

Flere modeller

C

Claude Opus 4.7

Inndata:$3/M
Utdata:$15/M
Den mest intelligente modellen for agenter og koding
A

Claude Sonnet 4.6

Inndata:$2.4/M
Utdata:$12/M
Claude Sonnet 4.6 er vår mest kapable Sonnet-modell hittil. Det er en fullstendig oppgradering av modellens ferdigheter innen koding, bruk av datamaskin, resonnering over lange kontekster, agentplanlegging, kunnskapsarbeid og design. Sonnet 4.6 har også et kontekstvindu på 1M token i beta.
O

GPT 5.5 Pro

Inndata:$24/M
Utdata:$144/M
En avansert modell utviklet for ekstremt kompleks logikk og profesjonelle krav, som representerer den høyeste standarden for dyp resonnering og analytisk presisjon.
O

GPT 5.5

Inndata:$4/M
Utdata:$24/M
En multimodal flaggskipsmodell av neste generasjon som balanserer eksepsjonell ytelse med effektiv respons, dedikert til å levere omfattende og stabile KI-tjenester for generelle formål.
O

GPT Image 2 ALL

Per forespørsel:$0.04
GPT Image 2 er OpenAIs toppmoderne bildegenereringsmodell for rask bildegenerering og redigering av høy kvalitet. Den støtter fleksible bildestørrelser og bildeinndata av høy kvalitet.
O

GPT 5.5 ALL

Inndata:$4/M
Utdata:$24/M
GPT-5.5 utmerker seg innen koding, nettbasert informasjonsinnhenting, dataanalyse og operasjoner på tvers av verktøy. Modellen forbedrer ikke bare sin autonomi i håndteringen av komplekse flertrinnsoppgaver, men øker også resonnementsevnen og effektiviteten i utførelsen betydelig, samtidig som den opprettholder samme latenstid som forgjengeren, og markerer et viktig steg mot automatisert kontorautomatisering i KI.

Relaterte blogger

Hvordan bruke Qwen3-max thinking
Feb 3, 2026
qwen-3-max

Hvordan bruke Qwen3-max thinking

Alibaba sin Qwen3-Max-Thinking — den «tenkende» varianten i den massive Qwen3-familien — har blitt en av årets store nyheter innen KI: et flaggskip med over en billion parametere, fininnstilt for dyp resonnering, forståelse av lange kontekster og agentbaserte arbeidsflyter. Kort sagt er dette leverandørens grep for å gi applikasjoner en langsommere, mer sporbar «System-2»-tenkemåte: modellen svarer ikke bare; den kan også vise (og bruke) steg, verktøy og mellomkontroller på en kontrollert måte.