Qwen3-Max-Preview API

Qwen3-Max-Preview to najnowszy flagowy model Alibaba w wersji zapoznawczej z rodziny Qwen3 — ponad bilionowy model w stylu Mixture-of-Experts (MoE) z ultradługim oknem kontekstowym tokenów o pojemności 262 tys., wydany w wersji zapoznawczej do użytku korporacyjnego/w chmurze. Jego celem jest: *głębokie rozumowanie, rozumienie długich dokumentów, kodowanie i przepływy pracy agentów.

Podstawowe informacje i nagłówki

• Nazwa / Etykieta: qwen3-max-preview (Polecić).
• Skala: Ponad 1 bilion parametrów (flagowy model z bilionem parametrów). To kluczowy kamień milowy marketingowo-statystyczny dla tego wydania.
• Okno kontekstowe: Tokeny 262,144 (obsługuje bardzo długie dane wejściowe i transkrypcje wieloplikowe).
• Tryb(y): Wariant „Instruct” dostosowany do instrukcji z obsługą myślenia (celowy ciąg myśli) i niemyślący szybkie tryby w rodzinie Qwen3.
• Dostępność: Dostęp do podglądu za pośrednictwem Czat Qwen, Alibaba Cloud Model Studio (punkty końcowe zgodne z OpenAI lub DashScope) i dostawcy trasowania, tacy jak Interfejs API Comet.

Szczegóły techniczne (architektura i tryby)

• architektura: Qwen3-Max jest kontynuacją linii projektowej Qwen3, która wykorzystuje połączenie gęsta + Mieszanka Ekspertów (MoE) komponenty w większych wariantach, a także rozwiązania inżynieryjne mające na celu optymalizację wydajności wnioskowania przy bardzo dużej liczbie parametrów.
• Tryb myślenia kontra tryb niemyślenia: Seria Qwen3 wprowadziła tryb myślenia (do wyników w stylu wieloetapowego łańcucha myśli) i tryb niemyślenia Aby uzyskać szybsze i bardziej zwięzłe odpowiedzi, platforma udostępnia parametry umożliwiające przełączanie tych zachowań.
• Funkcje buforowania kontekstu/wydajności: Listy Model Studio pamięć podręczna kontekstu obsługa dużych żądań w celu ograniczenia kosztów powtarzalnych danych wejściowych i zwiększenia przepustowości w powtarzalnych kontekstach.

Wydajność wzorcowa

raporty odwołują się do SuperGPQA, wariantów LiveCodeBench, AIME25 i innych zestawów testów/benchmarków, w których Qwen3-Max okazuje się konkurencyjny lub wiodący.

Ograniczenia i zagrożenia (uwagi praktyczne i dotyczące bezpieczeństwa)

• Krycie dla pełnego przepisu treningowego / ciężarów: W ramach zapowiedzi, pełne materiały dotyczące szkolenia/danych/wagi i odtwarzalności mogą być ograniczone w porównaniu z wcześniejszymi, otwartymi wersjami Qwen3. Niektóre modele z rodziny Qwen3 zostały wydane w wersji otwartej, ale Qwen3-Max jest dostarczany jako kontrolowany podgląd z dostępem do chmury. zmniejsza powtarzalność dla niezależnych badaczy.
• Halucynacje i faktyczność: Raporty dostawców wskazują na zmniejszenie liczby halucynacji, ale w praktyce nadal można znaleźć błędy rzeczowe i przesadną pewność siebie – obowiązują standardowe ostrzeżenia LLM. Przed wdrożeniem o wysokim ryzyku konieczna jest niezależna ocena.
• Koszt w skali: Dzięki ogromnemu oknu kontekstowemu i dużym możliwościom, koszty tokenów może być znaczący w przypadku bardzo długich monitów lub przepustowości produkcyjnej. Użyj buforowania, dzielenia na fragmenty i kontroli budżetu.
• Rozważania dotyczące regulacji i suwerenności danych: Użytkownicy korporacyjni powinni sprawdzić regiony Alibaba Cloud, miejsce przechowywania danych i implikacje zgodności przed przetwarzaniem poufnych informacji. (Dokumentacja Model Studio zawiera punkty końcowe i uwagi specyficzne dla danego regionu).

Przykłady użycia

• Zrozumienie/podsumowanie dokumentu na dużą skalę: streszczenia prawne, specyfikacje techniczne i wieloplikowe bazy wiedzy (korzyść: Token 262K okno).
• Rozumowanie kodu w długim kontekście i pomoc w tworzeniu kodu na skalę repozytorium: zrozumienie kodu składającego się z wielu plików, przeglądy obszernych raportów PR, sugestie dotyczące refaktoryzacji na poziomie repozytorium.
• Zadania wymagające złożonego rozumowania i analizy ciągu myślowego: konkursy matematyczne, planowanie wieloetapowe, przepływy pracy agentów, w których ślady „myślenia” ułatwiają śledzenie.
• Wielojęzyczny, korporacyjny system pytań i odpowiedzi oraz ustrukturyzowana ekstrakcja danych: obsługa dużych korpusów wielojęzycznych i możliwości ustrukturyzowanego wyjścia (JSON/tabele).

Jak wywołać API Qqwen3-max-preview z CometAPI

qwen3-max-preview Ceny API w CometAPI, 20% zniżki od ceny oficjalnej:

Wymagane kroki

• Zaloguj się do pl.com. Jeśli jeszcze nie jesteś naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw
• Pobierz klucz API uwierzytelniania dostępu do interfejsu. Kliknij „Dodaj token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i prześlij.
• Uzyskaj adres URL tej witryny: https://api.cometapi.com/

Użyj metody

1. Wybierz punkt końcowy „qwen3-max-preview”, aby wysłać żądanie API i ustawić treść żądania. Metoda i treść żądania są dostępne w dokumentacji API naszej strony internetowej. Dla Państwa wygody nasza strona internetowa udostępnia również test Apifox.
2. Zastępować za pomocą aktualnego klucza CometAPI ze swojego konta.
3. Wpisz swoje pytanie lub prośbę w polu treści — model odpowie właśnie na tę wiadomość.
4. . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Wywołanie API

CometAPI zapewnia w pełni kompatybilne API REST, co umożliwia bezproblemową migrację. Kluczowe szczegóły  Dokumentacja API:

• Podstawowe parametry: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Punkt końcowy: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parametr modelu: qwen3-max-preview
• Poświadczenie: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Typ zawartości: application/json .

zastąpić CometAPI_API_KEY z kluczem; zwróć uwagę na adres URL bazowy.

Python (żądania) — zgodny z OpenAI

import os, requests
API_KEY = os.getenv("CometAPI_API_KEY")
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
  "model": "qwen3-max-preview",
  "messages": [
    {"role":"system","content":"You are a concise assistant."},
    {"role":"user","content":"Explain the pros and cons of using an MoE model for summarization."}
  ],
  "max_tokens": 512,
  "temperature": 0.1,
  "enable_thinking": True
}
resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(resp.status_code, resp.json())

Wskazówka: posługiwać się max_input_tokens, max_output_tokensi Model Studio pamięć podręczna kontekstu funkcje przy wysyłaniu bardzo dużych kontekstów w celu kontrolowania kosztów i przepustowości.

Zobacz także Koder Qwen3