МоделиЦеныПредприятие
500+ API моделей ИИ, всё в одном API. Только в CometAPI
API моделей
Разработчик
Быстрый стартДокументацияПанель управления API
Компания
О насПредприятие
Ресурсы
AI МоделиБлогЖурнал измененийПоддержка
Условия обслуживанияПолитика конфиденциальности
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Aliyun/qwen3 max
Q

qwen3 max

Ввод:$0.8/M
Вывод:$3.2/M
- qwen3-max: последняя модель Qwen3-Max команды Alibaba Tongyi Qianwen, позиционируется как пик производительности серии. - 🧠 Мощная мультимодальность и инференс: поддерживает сверхдлинный контекст (до 128k токенов) и мультимодальный ввод, превосходно справляется со сложным инференсом, генерацией кода, переводом и творческим контентом. - ⚡️ Прорывное улучшение: существенно оптимизирован по множеству технических показателей, более высокая скорость отклика, отсечка знаний до 2025 года, подходит для корпоративных высокоточных AI-приложений.
Коммерческое использование
Playground
Обзор
Функции
Цены
API
Версии

Технические характеристики Qwen 3-max

ПолеЗначение / примечания
Официальное название модели / версияqwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; вариант «Thinking» доступен).
Масштаб параметров> 1 триллиона параметров (флагман на уровне триллиона параметров).
АрхитектураДизайн семейства Qwen3; техники Mixture-of-Experts (MoE) используются по всей линейке Qwen3 для эффективности; описан специализированный режим «Thinking»/рассуждений.
Объем обучающих данныхСообщается о ~36 трлн токенов (состав предобучения приведен в технических материалах Qwen3).
Нативная длина контекстаНативно 32,768 токенов; по сообщениям, проверенные методы (например, RoPE/YaRN) расширяют поведение до гораздо более длинных окон в экспериментах.
Типичные поддерживаемые модальностиТекст и мультимодальные расширения в семействе Qwen3 (существуют варианты для редактирования изображений/зрения); Qwen3-Max фокусируется на тексте + интеграции агента/инструментов для инференса.
РежимыThinking (пошаговые рассуждения/использование инструментов) и Non-thinking (быстрые инструкции). Снимок явно поддерживает встроенные инструменты.

Что такое Qwen3-Max

Qwen3-Max — уровень высшей категории в поколении Qwen3: модель, ориентированная на инференс, разработанная для сложных рассуждений, рабочих процессов с агентами/инструментами, генерации с расширением за счет поиска (RAG) и задач с длинным контекстом. Дизайн «Thinking» позволяет при необходимости выдавать пошаговые результаты в стиле chain-of-thought (CoT), тогда как режимы Non-thinking обеспечивают меньшую задержку ответов. Снимок от 2026-01-23 акцентировал встроенный вызов инструментов и готовность к корпоративному инференсу.

Основные особенности Qwen3-Max

  • Передовые рассуждения («Thinking»): режим рассуждений/«мышления», предназначенный для выдачи пошаговых трасс и повышения точности многошаговых рассуждений.
  • Триллионный масштаб параметров: флагманский масштаб, призванный повысить качество в задачах рассуждений, программирования и чувствительных к выравниванию задачах.
  • Длинный контекст (нативно 32K): нативное окно 32,768 токенов; по сообщениям, проверенные методики (например, RoPE/YaRN) позволяют работать с гораздо более длинными окнами в определенных настройках. Хорошо подходит для длинных документов, многодокументного суммирования и большого состояния агента.
  • Интеграция с агентами/инструментами: спроектирован для более эффективного вызова внешних инструментов, принятия решения о том, когда искать или выполнять код, и оркестрации многошаговых агентных потоков для корпоративных задач.
  • Многоязычность и сильные возможности в программировании: обучен на масштабном многоязычном корпусе, демонстрирует высокие результаты в задачах программирования и генерации кода.

Результаты Qwen3-Max в бенчмарках

qwen3 max

Сравнение Qwen3-Max с выбранными современными моделями

  • По сравнению с GPT-5.2 (OpenAI) — пресс‑сравнения позиционируют Qwen3-Max-Thinking как конкурентоспособную на бенчмарках многошаговых рассуждений при включенном использовании инструментов; абсолютное ранжирование варьируется в зависимости от бенчмарка и протокола. Уровни цены за токен у Qwen выглядят конкурентоспособными для интенсивного использования агентов/RAG.
  • По сравнению с Gemini 3 Pro (Google) — некоторые публичные сравнения (HLE) показывают, что Qwen3-Max-Thinking превосходит Gemini 3 Pro на отдельных оценках рассуждений; снова, результаты сильно зависят от включения инструментов и методологии.
  • По сравнению с Anthropic (Claude) и другими поставщиками — сообщается, что Qwen3-Max-Thinking соответствует или превосходит некоторые варианты Anthropic/Claude на подмножестве бенчмарков по рассуждениям и многодоменным задачам в пресс‑материалах; независимые наборы бенчмарков показывают смешанные результаты по различным датасетам.

Вывод: Qwen3-Max-Thinking публично позиционируется как передовая модель рассуждений, сокращающая или закрывающая разрыв с ведущими западными закрытыми моделями на ряде бенчмарков — особенно в сценариях с инструментами, длинным контекстом и агентных условиях. Проверьте это на собственных бенчмарках и с учётом точного снимка и конфигурации инференса, прежде чем выбирать одну модель для продакшена.

Типичные / рекомендуемые сценарии использования

  • Корпоративные агенты и процессы с инструментами (автоматизация с веб‑поиском, вызовами БД, калькуляторами) — снимок явно поддерживает встроенные инструменты.
  • Суммирование длинных документов, анализ юридических/медицинских документов — большие окна контекста делают Qwen3-Max подходящим для задач длинного RAG.
  • Сложные рассуждения и многошаговое решение задач (математика, рассуждение о коде, исследовательские ассистенты) — режим Thinking нацелен на рабочие процессы в стиле chain-of-thought.
  • Многоязычная продакшен‑эксплуатация — широкая языковая поддержка обеспечивает глобальные развертывания и неанглоязычные конвейеры.
  • Высокопроизводительный инференс с оптимизацией стоимости — выбирайте семейство моделей (MoE vs dense) и снимок, соответствующие требованиям к задержке/стоимости.

Как получить доступ к Qwen3-max API через CometAPI

Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить API‑ключ

Войдите на cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в вашу консоль CometAPI. Получите учетные данные доступа — API‑ключ интерфейса. Нажмите «Add Token» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и подтвердите.

cometapi-key

Шаг 2: Отправьте запросы в Qwen3-max API

Выберите конечную точку “qwen3-max-2026-01-23” для отправки API‑запроса и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. На нашем сайте также предоставлен тест Apifox для вашего удобства. Замените на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. базовый URL — Chat Completions.

Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.

Шаг 3: Получите и проверьте результаты

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.

Функции для qwen3 max

Изучите ключевые функции qwen3 max, разработанные для повышения производительности и удобства использования. Узнайте, как эти возможности могут принести пользу вашим проектам и улучшить пользовательский опыт.

Цены для qwen3 max

Изучите конкурентоспособные цены на qwen3 max, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как qwen3 max может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.
Цена Comet (USD / M Tokens)Официальная цена (USD / M Tokens)Скидка
Ввод:$0.8/M
Вывод:$3.2/M
Ввод:$1/M
Вывод:$4/M
-20%

Пример кода и API для qwen3 max

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для qwen3 max, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал qwen3 max в ваших проектах.
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!"
      }
    ]
  }'

Версии qwen3 max

Причина наличия нескольких снимков qwen3 max может включать такие потенциальные факторы, как: изменения в выходных данных после обновлений, требующие сохранения старых снимков для обеспечения согласованности; предоставление разработчикам переходного периода для адаптации и миграции; а также наличие разных снимков, соответствующих глобальным или региональным конечным точкам для оптимизации пользовательского опыта. Для получения подробной информации о различиях между версиями обратитесь к официальной документации.
ID моделиОписаниеДоступностьЗапрос
qwen3-max-2026-01-23По сравнению со снимком от 23 сентября 2025 года эта версия модели Tongyi Qianwen 3 серии Max эффективно объединяет режимы с рассуждением и без него, что приводит к всестороннему и существенному улучшению общей производительности модели. В режиме с рассуждением одновременно доступны инструменты веб-поиска, извлечения веб-информации и интерпретатор кода, что позволяет модели решать более сложные задачи с большей точностью за счёт подключения внешних инструментов, при этом процесс рассуждения становится медленнее. Эта версия основана на снимке от 23 января 2026 года.✅Формат чата
qwen3-maxПо сравнению с предварительной версией модель Tongyi Qianwen 3 серии Max получила целевые улучшения в агентном программировании и вызове инструментов. Официально выпущенная модель достигает уровня state-of-the-art (SOTA) в данной области, адаптируясь к более сложным требованиям к агентам.✅Формат чата
qwen3-max-previewПредварительная версия модели Tongyi Qianwen 3 серии Max эффективно объединяет режимы с рассуждением и без него. В режиме с рассуждением она существенно повышает возможности в агентном программировании, рассуждениях на основе здравого смысла, а также в математических, научных и общих рассуждениях.✅Формат чата

Больше моделей

C

Claude Opus 4.7

Ввод:$3/M
Вывод:$15/M
Самая интеллектуальная модель для агентов и программирования
A

Claude Sonnet 4.6

Ввод:$2.4/M
Вывод:$12/M
Claude Sonnet 4.6 — наша самая мощная на сегодняшний день модель Sonnet. Это полноценное обновление навыков модели в областях программирования, использования компьютера, рассуждений с длинным контекстом, агентного планирования, интеллектуальной работы и дизайна. Sonnet 4.6 также поддерживает окно контекста на 1M токенов в бета-версии.
O

GPT 5.5 Pro

Ввод:$24/M
Вывод:$144/M
Продвинутая модель, спроектированная для работы с чрезвычайно сложной логикой и профессиональными требованиями, олицетворяющая высший стандарт глубокого логического рассуждения и точных аналитических возможностей.
O

GPT 5.5

Ввод:$4/M
Вывод:$24/M
Флагманская мультимодальная модель нового поколения, сочетающая выдающуюся производительность с высокой эффективностью отклика, предназначенная для предоставления комплексных и стабильных ИИ-сервисов общего назначения.
O

GPT Image 2 ALL

За запрос:$0.04
GPT Image 2 — передовая модель генерации изображений OpenAI для быстрой и высококачественной генерации и редактирования. Она поддерживает гибкие размеры изображений и высокоточные входные изображения.
O

GPT 5.5 ALL

Ввод:$4/M
Вывод:$24/M
GPT-5.5 превосходно справляется с написанием кода, онлайн-исследованиями, анализом данных и операциями с несколькими инструментами. Модель не только повышает автономность при выполнении сложных многошаговых задач, но и существенно улучшает способности к рассуждению и эффективность выполнения задач, при этом сохраняя такую же задержку, как у предшественника, что знаменует важный шаг на пути к автоматизации офисной деятельности на базе ИИ.

Связанные блоги

Как использовать Qwen3-max thinking
Feb 3, 2026
qwen-3-max

Как использовать Qwen3-max thinking

Qwen3-Max-Thinking от Alibaba — «мыслящий» вариант масштабного семейства Qwen3 — стал одной из главных новостей в сфере ИИ в этом году: флагман с числом параметров более триллиона, настроенный на глубокое рассуждение, работу с длинным контекстом и агентные рабочие процессы. Вкратце, это шаг поставщика к тому, чтобы дать приложениям более медленный и более отслеживаемый режим мышления «System‑2»: модель не просто отвечает — она может демонстрировать (и использовать) шаги, инструменты и промежуточные проверки контролируемым образом.