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Q

qwen3 max

Entrada:$0.8/M
Saída:$3.2/M
- qwen3-max: o mais recente modelo Qwen3-Max da equipe Alibaba Tongyi Qianwen, posicionado como o pico de desempenho da série. - 🧠 Multimodal e inferência poderosas: Suporta contexto ultralongo (até 128k tokens) e entrada multimodal, destaca-se em inferência complexa, geração de código, tradução e conteúdo criativo. - ⚡️ Melhoria revolucionária: Otimizado de forma significativa em vários indicadores técnicos, maior velocidade de resposta, data de corte de conhecimento até 2025, adequado para aplicações de IA de alta precisão em nível empresarial.
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Versões

especificações técnicas do Qwen 3-max

CampoValor / notas
Nome/versão oficial do modeloqwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; variante “Thinking” disponível).
Escala de parâmetros> 1 trilhão de parâmetros (flagship com trilhões de parâmetros).
ArquiteturaDesign da família Qwen3; técnicas de mistura de especialistas (MoE) usadas em toda a linha Qwen3 para eficiência; modo especializado de “Thinking”/raciocínio descrito.
Volume de dados de treinamento~36 trilhões de tokens reportados (mistura de pré-treinamento relatada nos materiais técnicos do Qwen3).
Comprimento de contexto nativo32,768 tokens nativos; métodos validados (por exemplo, RoPE/YaRN) relatados para estender o comportamento a janelas muito mais longas em experimentos.
Modalidades típicas suportadasTexto e extensões multimodais na família Qwen3 (existem variantes de visão/edição de imagem); o Qwen3-Max foca em texto + integração de agente/ferramenta para inferência.
ModosThinking (raciocínio passo a passo/uso de ferramentas) e Non-thinking (instruções rápidas). O snapshot oferece suporte explícito a ferramentas integradas.

O que é o Qwen3-Max

Qwen3-Max é o nível de alta capacidade na geração Qwen3: um modelo focado em inferência, projetado para raciocínio complexo, fluxos de trabalho com ferramentas/agentes, geração aumentada por recuperação (RAG) e tarefas de contexto longo. O design “Thinking” possibilita saídas no estilo cadeia de pensamento (CoT) passo a passo quando necessário, enquanto os modos Non-thinking fornecem respostas com menor latência. O snapshot de 2026-01-23 enfatizou chamadas de ferramentas integradas e prontidão de inferência para a empresa.

Principais recursos do Qwen3-Max

  • Raciocínio de ponta (modo “Thinking”): Um modo de inferência de raciocínio/“thinking” projetado para produzir rastros passo a passo e melhorar a precisão de raciocínios multi-etapas.
  • Escala de trilhões de parâmetros: Nível flagship destinado a elevar o desempenho em tarefas de raciocínio, código e sensíveis a alinhamento.
  • Contexto longo (32K nativo): Janela nativa de 32,768 tokens; técnicas validadas relatadas para lidar com contextos mais longos em configurações específicas. Bom para documentos extensos, sumarização multi-documento e grandes estados de agente.
  • Integração de agente/ferramenta: Projetado para chamar ferramentas externas com mais eficácia, decidir quando pesquisar ou executar código e orquestrar fluxos de agentes multi-etapas para tarefas corporativas.
  • Força em multilíngue e programação: Treinado em um corpus multilíngue massivo, com desempenho robusto em tarefas de programação e geração de código.

Desempenho em benchmarks do Qwen3-Max

qwen3 max

Qwen3-Max comparado a contemporâneos selecionados

  • Versus GPT-5.2 (OpenAI) — Comparações na imprensa posicionam o Qwen3-Max-Thinking como competitivo em benchmarks de raciocínio multi-etapas quando o uso de ferramentas está habilitado; a classificação absoluta varia por benchmark e protocolo. As faixas de preço/por token da Qwen parecem posicionadas para serem competitivas para uso intenso de agentes/RAG.
  • Versus Gemini 3 Pro (Google) — Algumas comparações públicas (HLE) mostram o Qwen3-Max-Thinking superando o Gemini 3 Pro em avaliações específicas de raciocínio; novamente, os resultados dependem fortemente da habilitação de ferramentas e da metodologia.
  • Versus Anthropic (Claude) e outros provedores — Relata-se que o Qwen3-Max-Thinking iguala ou supera algumas variantes da Anthropic/Claude em subconjuntos de benchmarks de raciocínio e multi-domínio em coberturas da imprensa; suítes independentes de benchmark mostram resultados mistos entre conjuntos de dados.

Conclusão: O Qwen3-Max-Thinking é apresentado publicamente como um modelo de raciocínio de ponta que reduz ou fecha a lacuna com os principais modelos ocidentais de código fechado em vários benchmarks — particularmente em configurações com ferramentas habilitadas, contexto longo e fluxos orientados a agentes. Valide com seus próprios benchmarks e com o snapshot e a configuração de inferência exatos antes de se comprometer com um modelo para produção.

Casos de uso típicos/recomendados

  • Agentes corporativos e fluxos de trabalho habilitados por ferramentas (automação com busca na web, chamadas a DB, calculadoras) — o snapshot oferece suporte explícito a ferramentas integradas.
  • Sumarização de documentos longos, análise de documentos legais/médicos — janelas de contexto grandes tornam o Qwen3-Max adequado para tarefas de RAG de formato longo.
  • Raciocínio complexo e resolução de problemas multi-etapas (matemática, raciocínio sobre código, assistentes de pesquisa) — o modo Thinking atende fluxos no estilo cadeia de pensamento.
  • Produção multilíngue — ampla cobertura de idiomas suporta implantações globais e pipelines não ingleses.
  • Inferência de alto throughput com otimização de custos — escolha a família de modelos (MoE vs densa) e o snapshot apropriados às necessidades de latência/custo.

Como acessar a API do Qwen3-max via CometAPI

Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API

Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console CometAPI. Obtenha a chave de API de credencial de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

cometapi-key

Etapa 2: Envie solicitações para a Qwen3-max API

Selecione o endpoint “qwen3-max-2026-01-23” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação da API do nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua pela sua chave CometAPI real da sua conta. A URL base é Chat Completions.

Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Etapa 3: Recupere e verifique os resultados

Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.

Recursos para qwen3 max

Explore os principais recursos do qwen3 max, projetado para aprimorar o desempenho e a usabilidade. Descubra como essas capacidades podem beneficiar seus projetos e melhorar a experiência do usuário.

Preços para qwen3 max

Explore preços competitivos para qwen3 max, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como qwen3 max pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.
Preço do Comet (USD / M Tokens)Preço Oficial (USD / M Tokens)Desconto
Entrada:$0.8/M
Saída:$3.2/M
Entrada:$1/M
Saída:$4/M
-20%

Código de exemplo e API para qwen3 max

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para qwen3 max para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do qwen3 max em seus projetos.
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!"
      }
    ]
  }'

Versões do qwen3 max

O motivo pelo qual qwen3 max possui múltiplas versões instantâneas pode incluir fatores como variações na saída após atualizações que exigem versões antigas para consistência, fornecendo aos desenvolvedores um período de transição para adaptação e migração, e diferentes versões correspondentes a endpoints globais ou regionais para otimizar a experiência do usuário. Para diferenças detalhadas entre versões, consulte a documentação oficial.
ID do modeloDescriçãoDisponibilidadeSolicitação
qwen3-max-2026-01-23Em comparação com o snapshot datado de 23 de setembro de 2025, esta versão do modelo Max da série Tongyi Qianwen 3 integra de forma eficaz os modos com e sem raciocínio, resultando em uma melhoria abrangente e significativa no desempenho geral do modelo. No modo com raciocínio, ela disponibiliza simultaneamente as ferramentas de busca na web, extração de informações na web e interpretador de código, permitindo ao modelo resolver problemas mais desafiadores com maior precisão ao introduzir ferramentas externas, enquanto raciocina mais lentamente. Esta versão é baseada no snapshot datado de 23 de janeiro de 2026.✅Formato de chat
qwen3-maxEm comparação com a versão prévia, o modelo Max da série Tongyi Qianwen 3 passou por atualizações específicas em programação de agentes e invocação de ferramentas. O modelo lançado oficialmente atinge o nível de estado da arte (SOTA) do domínio, adaptando-se a requisitos de agentes mais complexos.✅Formato de chat
qwen3-max-previewA versão prévia do modelo Max da série Tongyi Qianwen 3 integra de forma eficaz os modos com e sem raciocínio. No modo com raciocínio, ela melhora significativamente as capacidades em programação de agentes, raciocínio de senso comum e raciocínio matemático/científico/geral.✅Formato de chat

Mais modelos

C

Claude Opus 4.7

Entrada:$3/M
Saída:$15/M
O modelo mais inteligente para agentes e programação
A

Claude Sonnet 4.6

Entrada:$2.4/M
Saída:$12/M
Claude Sonnet 4.6 é o nosso modelo Sonnet mais capaz até agora. É uma atualização completa das capacidades do modelo em programação, uso do computador, raciocínio de longo contexto, planejamento de agentes, trabalho de conhecimento e design. Sonnet 4.6 também apresenta uma janela de contexto de 1M tokens em beta.
O

GPT 5.5 Pro

Entrada:$24/M
Saída:$144/M
Um modelo avançado projetado para lógica extremamente complexa e exigências profissionais, representando o mais alto padrão de raciocínio profundo e capacidades analíticas precisas.
O

GPT 5.5

Entrada:$4/M
Saída:$24/M
Um modelo multimodal carro-chefe de próxima geração que equilibra desempenho excepcional com respostas eficientes, dedicado a fornecer serviços de IA de uso geral abrangentes e estáveis.
O

GPT Image 2 ALL

Por Solicitação:$0.04
GPT Image 2 é o modelo de geração de imagens de última geração da OpenAI para gerar e editar imagens com rapidez e alta qualidade. Ele suporta tamanhos de imagem flexíveis e entradas de imagem de alta fidelidade.
O

GPT 5.5 ALL

Entrada:$4/M
Saída:$24/M
O GPT-5.5 se destaca na escrita de código, na pesquisa online, na análise de dados e nas operações entre ferramentas. O modelo não apenas aumenta sua autonomia ao lidar com tarefas complexas de múltiplas etapas, mas também melhora significativamente as capacidades de raciocínio e a eficiência de execução, mantendo a mesma latência que seu predecessor, marcando um passo importante rumo à automação de escritório automatizada em IA.

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Como usar Qwen3-max thinking

A Qwen3-Max-Thinking da Alibaba — a variante “thinking” da vasta família Qwen3 — tornou-se uma das manchetes em IA este ano: um carro-chefe com mais de um trilhão de parâmetros, ajustado para raciocínio profundo, compreensão de contextos longos e fluxos de trabalho orientados a agentes. Em suma, é a iniciativa do fornecedor para oferecer às aplicações um modo de pensamento “System-2” mais lento e mais rastreável: o modelo não apenas responde; ele pode mostrar (e usar) etapas, ferramentas e verificações intermediárias de forma controlada.