ModeleCenyPrzedsiębiorstwo
Ponad 500 API modeli AI, wszystko w jednym API. Tylko w CometAPI
API modeli
Deweloper
Szybki startDokumentacjaPanel API
Firma
O nasPrzedsiębiorstwo
Zasoby
Modele Sztucznej InteligencjiBlogDziennik zmianWsparcie
Warunki korzystania z usługiPolityka Prywatności
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Aliyun/qwen3 max
Q

qwen3 max

Wejście:$0.8/M
Wyjście:$3.2/M
- qwen3-max: najnowszy model Qwen3-Max zespołu Alibaba Tongyi Qianwen, pozycjonowany jako szczyt wydajności serii. - 🧠 Potężne możliwości multimodalne i wnioskowania: obsługuje ultradługi kontekst (do 128k tokenów) oraz wejście multimodalne, wyróżnia się w złożonym wnioskowaniu, generowaniu kodu, tłumaczeniu i tworzeniu treści kreatywnych. - ⚡️ Przełomowe usprawnienie: znacząca optymalizacja w wielu wskaźnikach technicznych, większa szybkość odpowiedzi, odcięcie wiedzy do 2025 r., odpowiedni do zastosowań AI o wysokiej precyzji na poziomie przedsiębiorstw.
Użycie komercyjne
Playground
Przegląd
Funkcje
Cennik
API
Wersje

specyfikacje techniczne Qwen 3-max

PoleWartość / uwagi
Oficjalna nazwa modelu / wersjaqwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; dostępny wariant „Thinking”).
Skala parametrów> 1 bilion parametrów (flagowy model w skali biliona parametrów).
ArchitekturaProjekt z rodziny Qwen3; techniki mixture-of-experts (MoE) stosowane w całej linii Qwen3 dla większej wydajności; opisano wyspecjalizowany tryb „thinking” / rozumowania.
Wolumen danych treningowychRaportowane ~36 bilionów tokenów (mieszanka pretrainingowa opisana w materiałach technicznych Qwen3).
Natywna długość kontekstu32 768 tokenów natywnie; zweryfikowane metody (np. RoPE/YaRN) mają według raportów rozszerzać działanie do znacznie dłuższych okien w eksperymentach.
Typowo obsługiwane modalnościTekst i rozszerzenia multimodalne w rodzinie Qwen3 (istnieją warianty do edycji obrazów/wizji); Qwen3-Max koncentruje się na tekście + integracji agentów/narzędzi do inferencji.
TrybyThinking (rozumowanie krok po kroku / użycie narzędzi) oraz Non-thinking (szybkie wykonywanie instrukcji). Snapshot wyraźnie obsługuje wbudowane narzędzia.

Czym jest Qwen3-Max

Qwen3-Max to warstwa o najwyższych możliwościach w generacji Qwen3: model skoncentrowany na inferencji, zaprojektowany z myślą o złożonym rozumowaniu, przepływach pracy z narzędziami/agentami, generowaniu wspomaganym wyszukiwaniem (RAG) oraz zadaniach z długim kontekstem. Konstrukcja „Thinking” umożliwia w razie potrzeby generowanie wyników w stylu chain-of-thought (CoT), krok po kroku, podczas gdy tryby non-thinking zapewniają odpowiedzi o niższych opóźnieniach. Snapshot z 2026-01-23 podkreślał wbudowane wywoływanie narzędzi i gotowość do inferencji klasy enterprise.

Główne cechy Qwen3-Max

  • Zaawansowane rozumowanie („Thinking” mode): Tryb inferencji rozumowania/„thinking” zaprojektowany do generowania śladów krok po kroku i poprawy dokładności wieloetapowego rozumowania.
  • Skala biliona parametrów: Skala flagowa mająca zwiększać wydajność w zadaniach związanych z rozumowaniem, kodem i zadaniami wrażliwymi na alignment.
  • Długi kontekst (32K natywnie): Natywne okno 32 768 tokenów; według raportów zweryfikowane techniki pozwalają obsługiwać dłuższe konteksty w określonych ustawieniach. Dobre do długich dokumentów, podsumowywania wielu dokumentów i dużego stanu agenta.
  • Integracja agentów/narzędzi: Zaprojektowany, aby skuteczniej wywoływać narzędzia zewnętrzne, decydować, kiedy wyszukiwać lub uruchamiać kod, oraz orkiestrwać wieloetapowe przepływy agentowe do zadań enterprise.
  • Wielojęzyczność i mocne strony w kodowaniu: Trenowany na ogromnym wielojęzycznym korpusie, z wysoką wydajnością w programowaniu i zadaniach generowania kodu.

Wydajność benchmarkowa Qwen3-Max

qwen3 max

Porównanie Qwen3-Max z wybranymi współczesnymi modelami

  • W porównaniu z GPT-5.2 (OpenAI) — Porównania prasowe przedstawiają Qwen3-Max-Thinking jako konkurencyjny w benchmarkach wieloetapowego rozumowania, gdy włączone jest użycie narzędzi; bezwzględna pozycja różni się w zależności od benchmarku i protokołu. Poziomy cenowe Qwen za token wydają się być ustawione konkurencyjnie dla intensywnego użycia agentów/RAG.
  • W porównaniu z Gemini 3 Pro (Google) — Niektóre publiczne porównania (HLE) pokazują, że Qwen3-Max-Thinking przewyższa Gemini 3 Pro w określonych ocenach 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 w części benchmarków rozumowania i wielodziedzinowych opisywanych w prasie; niezależne zestawy benchmarków pokazują mieszane wyniki w zależności od zbioru danych.

Wniosek: Qwen3-Max-Thinking jest publicznie przedstawiany jako model do zaawansowanego rozumowania, który zmniejsza lub zamyka lukę względem czołowych zachodnich zamkniętoźródłowych modeli w kilku benchmarkach — szczególnie w ustawieniach z włączonymi narzędziami, długim kontekstem i agentowością. Zweryfikuj to na własnych benchmarkach oraz z użyciem dokładnie tego snapshotu i konfiguracji inferencji przed wyborem jednego modelu do produkcji.

Typowe / zalecane przypadki użycia

  • Agenci enterprise i przepływy pracy z obsługą narzędzi (automatyzacja z wyszukiwaniem w sieci, wywołaniami DB, kalkulatorami) — snapshot wyraźnie obsługuje wbudowane narzędzia.
  • Podsumowywanie długich dokumentów, analiza dokumentów prawnych/medycznych — duże okna kontekstu sprawiają, że Qwen3-Max dobrze nadaje się do długich zadań RAG.
  • Złożone rozumowanie i wieloetapowe rozwiązywanie problemów (matematyka, rozumowanie o kodzie, asystenci badawczy) — tryb Thinking jest ukierunkowany na przepływy pracy w stylu chain-of-thought.
  • Produkcja wielojęzyczna — szerokie pokrycie językowe wspiera wdrożenia globalne i potoki nieanglojęzyczne.
  • Wysokoprzepustowa inferencja z optymalizacją kosztów — wybierz rodzinę modeli (MoE vs dense) i snapshot odpowiedni do potrzeb opóźnień/kosztów.

Jak uzyskać dostęp do API Qwen3-max 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, czyli klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” w sekcji tokenów API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.

cometapi-key

Krok 2: Wysyłaj żądania do Qwen3-max API

Wybierz endpoint „qwen3-max-2026-01-23”, aby wysłać żądanie API, i ustaw treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie internetowej. Nasza strona internetowa udostępnia również testy Apifox dla Twojej wygody. Zastąp kluczem CometAPI z Twojego konta. Bazowy URL to Chat Completions.

Wstaw swoje pytanie lub żądanie do pola content — to na nie model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.

Funkcje dla qwen3 max

Poznaj kluczowe funkcje qwen3 max, zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności i użyteczności. Odkryj, jak te możliwości mogą przynieść korzyści Twoim projektom i poprawić doświadczenie użytkownika.

Cennik dla qwen3 max

Poznaj konkurencyjne ceny dla qwen3 max, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak qwen3 max może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.
Cena Comet (USD / M Tokens)Oficjalna cena (USD / M Tokens)Zniżka
Wejście:$0.8/M
Wyjście:$3.2/M
Wejście:$1/M
Wyjście:$4/M
-20%

Przykładowy kod i API dla qwen3 max

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla qwen3 max, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał qwen3 max w Twoich projektach.
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!"
      }
    ]
  }'

Wersje modelu qwen3 max

Powody, dla których qwen3 max posiada wiele migawek, mogą obejmować takie czynniki jak: różnice w wynikach po aktualizacjach wymagające starszych migawek dla zachowania spójności, zapewnienie programistom okresu przejściowego na adaptację i migrację, oraz różne migawki odpowiadające globalnym lub regionalnym punktom końcowym w celu optymalizacji doświadczenia użytkownika. Aby poznać szczegółowe różnice między wersjami, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją.
Identyfikator modeluOpisDostępnośćŻądanie
qwen3-max-2026-01-23W porównaniu ze stanem z dnia 23 września 2025 r. ta wersja modelu Max z serii Tongyi Qianwen 3 skutecznie integruje tryby myślenia i bez myślenia, co przekłada się na wszechstronną i znaczącą poprawę ogólnej wydajności modelu. W trybie myślenia jednocześnie udostępnia narzędzia wyszukiwania w sieci, ekstrakcji informacji z sieci oraz interpreter kodu, umożliwiając modelowi rozwiązywanie trudniejszych problemów z większą dokładnością dzięki wykorzystaniu zewnętrznych narzędzi przy jednoczesnym wolniejszym toku rozumowania. Ta wersja jest oparta na stanie z dnia 23 stycznia 2026 r.✅Format czatu
qwen3-maxW porównaniu z wersją poglądową model Max z serii Tongyi Qianwen 3 przeszedł określone ulepszenia w zakresie programowania agentowego i wywoływania narzędzi. Oficjalnie wydany model osiąga poziom state-of-the-art (SOTA) w tej dziedzinie, dostosowując się do bardziej złożonych wymagań dotyczących agentów.✅Format czatu
qwen3-max-previewWersja poglądowa modelu Max z serii Tongyi Qianwen 3 skutecznie integruje tryby myślenia i bez myślenia. W trybie myślenia znacząco zwiększa możliwości w zakresie programowania agentowego, rozumowania zdroworozsądkowego oraz rozumowania matematycznego, naukowego i ogólnego.✅Format czatu

Więcej modeli

C

Claude Opus 4.7

Wejście:$3/M
Wyjście:$15/M
Najinteligentniejszy model dla agentów i programowania
A

Claude Sonnet 4.6

Wejście:$2.4/M
Wyjście:$12/M
Claude Sonnet 4.6 to nasz najbardziej zaawansowany model Sonnet do tej pory. To pełna aktualizacja umiejętności modelu, obejmująca programowanie, korzystanie z komputera, rozumowanie w długim kontekście, planowanie agentowe, pracę opartą na wiedzy oraz projektowanie. Sonnet 4.6 oferuje również okno kontekstu 1M tokenów w wersji beta.
O

GPT 5.5 Pro

Wejście:$24/M
Wyjście:$144/M
Zaawansowany model zaprojektowany z myślą o niezwykle złożonej logice i profesjonalnych wymaganiach, reprezentujący najwyższy standard głębokiego rozumowania i precyzyjnych zdolności analitycznych.
O

GPT 5.5

Wejście:$4/M
Wyjście:$24/M
Flagowy model multimodalny nowej generacji, łączący wyjątkową wydajność z szybkim czasem reakcji, zaprojektowany z myślą o dostarczaniu kompleksowych i stabilnych usług AI ogólnego przeznaczenia.
O

GPT Image 2 ALL

Na żądanie:$0.04
GPT Image 2 to najnowocześniejszy model generowania obrazów openai, przeznaczony do szybkiego i wysokiej jakości generowania oraz edycji obrazów. Obsługuje elastyczne rozmiary obrazów oraz wejścia obrazowe o wysokiej wierności.
O

GPT 5.5 ALL

Wejście:$4/M
Wyjście:$24/M
GPT-5.5 wyróżnia się w pisaniu kodu, badaniach online, analizie danych oraz operacjach między narzędziami. Model nie tylko zwiększa swoją autonomię w obsłudze złożonych, wieloetapowych zadań, ale także znacząco poprawia zdolności wnioskowania i wydajność realizacji, zachowując przy tym taki sam poziom opóźnienia jak jego poprzednik, co stanowi ważny krok w kierunku zautomatyzowanej automatyzacji prac biurowych w AI.

Powiązane blogi

Jak korzystać z Qwen3-max thinking
Feb 3, 2026
qwen-3-max

Jak korzystać z Qwen3-max thinking

Qwen3-Max-Thinking firmy Alibaba — „myślący” wariant ogromnej rodziny Qwen3 — stał się w tym roku jednym z głównych tematów w AI: flagowy model z ponad bilionem parametrów, dostrojony pod głębokie rozumowanie, rozumienie długiego kontekstu i agentowe przepływy pracy. Krótko mówiąc, to ruch dostawcy, by dać aplikacjom wolniejszy, łatwiejszy do prześledzenia tryb myślenia „System-2”: model nie tylko udziela odpowiedzi, ale może w kontrolowany sposób pokazywać (i wykorzystywać) kroki, narzędzia oraz pośrednie kontrole.