specyfikacje techniczne Qwen 3-max
| Pole | Wartość / uwagi |
|---|---|
| Oficjalna nazwa modelu / wersja | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; dostępny wariant „Thinking”). |
| Skala parametrów | > 1 bilion parametrów (flagowiec o bilionowej liczbie parametrów). |
| Architektura | Projekt rodziny Qwen3; techniki mixture-of-experts (MoE) stosowane w całej linii Qwen3 dla efektywności; opisany specjalny tryb „thinking” / wnioskowania. |
| Wolumen danych treningowych | Zgłoszono ~36 bilionów tokenów (mieszanka pretreningowa opisana w materiałach technicznych Qwen3). |
| Natywna długość kontekstu | Natywnie 32,768 tokenów; potwierdzone metody (np. RoPE/YaRN) zgłaszane jako rozszerzające działanie do znacznie dłuższych okien w eksperymentach. |
| Typowe obsługiwane modalności | Tekst i rozszerzenia multimodalne w rodzinie Qwen3 (istnieją warianty do edycji obrazów/wizji); Qwen3-Max koncentruje się na tekście + integracji z agentami/narzędziami na potrzeby inferencji. |
| Tryby | Thinking (rozumowanie krok po kroku / użycie narzędzi) oraz Non-thinking (szybkie instrukcje). Migawka wprost wspiera wbudowane narzędzia. |
Czym jest Qwen3-Max
Qwen3-Max to warstwa o wysokich możliwościach w generacji Qwen3: model skoncentrowany na inferencji, zaprojektowany pod złożone rozumowanie, przepływy pracy z narzędziami/agentami, generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) oraz zadania z długim kontekstem. Projekt „Thinking” umożliwia wyprowadzanie krok po kroku w stylu chain-of-thought (CoT), gdy jest to wymagane, podczas gdy tryby non-thinking zapewniają odpowiedzi o niższej latencji. Migawka z 2026-01-23 podkreślała wbudowane wywoływanie narzędzi i gotowość do inferencji korporacyjnej.
Główne cechy Qwen3-Max
- Rozumowanie na poziomie czołowym (tryb „Thinking”): Tryb inferencji rozumowania/„myślenia” zaprojektowany do generowania krokowych ścieżek i poprawy dokładności wieloetapowego rozumowania.
- Skala bilionowych parametrów: Flagowa skala mająca podnieść wydajność w zadaniach dotyczących rozumowania, kodu i wrażliwych na alignment.
- Długi kontekst (natywnie 32K): Natywne okno 32,768 tokenów; potwierdzone techniki zgłaszane jako umożliwiające obsługę dłuższych kontekstów w określonych warunkach. Dobre do długich dokumentów, streszczania wielodokumentowego i dużego stanu agenta.
- Integracja z agentami/narzędziami: Zaprojektowany do skuteczniejszego wywoływania zewnętrznych narzędzi, decydowania, kiedy przeszukiwać lub wykonywać kod, oraz orkiestracji wieloetapowych przepływów agenta dla zadań korporacyjnych.
- Wielojęzyczność i moc w kodowaniu: Trenowany na ogromnym wielojęzycznym korpusie, z wysoką wydajnością w zadaniach programistycznych i generowaniu kodu.
Wyniki benchmarków Qwen3-Max
Porównanie Qwen3-Max z wybranymi współczesnymi modelami
- W porównaniu z GPT-5.2 (OpenAI) — Porównania prasowe lokują Qwen3-Max-Thinking jako konkurencyjny na benchmarkach wieloetapowego rozumowania przy włączonym użyciu narzędzi; pozycja bezwzględna zależy od benchmarku i protokołu. Poziomy cen/za token Qwen wydają się pozycjonowane konkurencyjnie dla intensywnego użycia agentów/RAG.
- W porównaniu z Gemini 3 Pro (Google) — Niektóre publiczne porównania (HLE) pokazują Qwen3-Max-Thinking przewyższający Gemini 3 Pro w konkretnych ewaluacjach rozumowania; ponownie, wyniki silnie zależą od włączenia narzędzi i metodologii.
- W porównaniu z Anthropic (Claude) i innymi dostawcami — Według doniesień Qwen3-Max-Thinking dorównuje lub przewyższa niektóre warianty Anthropic/Claude na podzbiorach benchmarków rozumowania i wielodomenowych w relacjach prasowych; niezależne zestawy benchmarków pokazują mieszane wyniki w różnych zbiorach danych.
Wniosek: Qwen3-Max-Thinking jest publicznie przedstawiany jako model rozumowania klasy frontier, który zawęża lub domyka lukę wobec wiodących zachodnich modeli zamkniętoźródłowych na kilku benchmarkach — szczególnie w ustawieniach z narzędziami, długim kontekstem i agentowością. Zweryfikuj własnymi benchmarkami oraz dokładnym snapshotem i konfiguracją inferencji, zanim wybierzesz jeden model do produkcji.
Typowe / zalecane przypadki użycia
- Agenci korporacyjni i przepływy pracy z narzędziami (automatyzacja z wyszukiwaniem w sieci, wywołaniami DB, kalkulatorami) — migawka wprost wspiera wbudowane narzędzia.
- Streszczenie długich dokumentów, analiza dokumentów prawnych/medycznych — duże okna kontekstu czynią Qwen3-Max odpowiednim do zadań RAG w długiej formie.
- Złożone rozumowanie i wieloetapowe rozwiązywanie problemów (matematyka, rozumowanie o kodzie, asystenci badawczy) — tryb Thinking ukierunkowany jest na przepływy pracy w stylu chain-of-thought.
- Produkcja wielojęzyczna — szerokie pokrycie językowe wspiera globalne wdrożenia i przepływy poza językiem angielskim.
- Inferencja o wysokiej przepustowości z optymalizacją kosztów — wybierz rodzinę modeli (MoE vs dense) i migawkę odpowiednią do potrzeb w zakresie opóźnień/kosztów.
Jak uzyskać dostęp do Qwen3-max API przez CometAPI
Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz API
Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.
Krok 2: Wyślij żądania do API Qwen3-max
Wybierz punkt końcowy „qwen3-max-2026-01-23”, aby wysłać żądanie API i ustawić treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona udostępnia także test Apifox dla Twojej wygody. Zastąp kluczem CometAPI ze swojego konta. base url is Chat Completions.
Insert your question or request into the content field—this is what the model will respond to . Process the API response to get the generated answer.
Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.