ข้อกำหนดทางเทคนิคของ Qwen 3-max
| Field | Value / notes |
|---|---|
| Official model name / version | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; มีรุ่น “Thinking” ให้ใช้). |
| Parameter scale | > 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ (รุ่นธงที่มีพารามิเตอร์ระดับล้านล้าน). |
| Architecture | ออกแบบตระกูล Qwen3; ใช้เทคนิค mixture-of-experts (MoE) ทั่วทั้งไลน์อัป Qwen3 เพื่อประสิทธิภาพ; มีการอธิบายโหมด “thinking”/การให้เหตุผลแบบเฉพาะทาง. |
| Training data volume | รายงานประมาณ ~36 ล้านล้านโทเค็น (ส่วนผสมการพรีเทรนที่รายงานไว้ในเอกสารเทคนิคของ Qwen3). |
| Native context length | พื้นฐาน 32,768 โทเค็น; มีรายงานวิธีที่ผ่านการตรวจสอบ (เช่น RoPE/YaRN) ว่าสามารถขยายพฤติกรรมไปยังหน้าต่างที่ยาวกว่ามากในการทดลอง. |
| Typical supported modalities | ข้อความและส่วนขยายมัลติโหมดในตระกูล Qwen3 (มีรุ่นสำหรับแก้ไขภาพ/การมองเห็น); Qwen3-Max เน้นข้อความ + การผสานรวมเอเจนต์/เครื่องมือสำหรับการอนุมาน. |
| Modes | Thinking (การให้เหตุผลทีละขั้น / การใช้เครื่องมือ) และ Non-thinking (การสั่งงานรวดเร็ว). สแน็ปช็อตรองรับเครื่องมือในตัวอย่างชัดเจน. |
Qwen3-Max คืออะไร
Qwen3-Max เป็นรุ่นระดับความสามารถสูงในเจเนอเรชัน Qwen3: โมเดลที่มุ่งเน้นการอนุมานซึ่งออกแบบมาเพื่อการให้เหตุผลที่ซับซ้อน เวิร์กโฟลว์เอเจนต์/เครื่องมือ การสร้างผลลัพธ์แบบเสริมการดึงข้อมูล (RAG) และงานคอนเท็กซ์ยาว โครงสร้าง “Thinking” ช่วยให้สามารถสร้างผลลัพธ์แบบ chain-of-thought (CoT) ทีละขั้นเมื่อจำเป็น ขณะที่โหมด non-thinking ให้การตอบสนองที่มีความหน่วงต่ำกว่า สแน็ปช็อตวันที่ 2026-01-23 เน้นการเรียกใช้เครื่องมือในตัวและความพร้อมใช้สำหรับการอนุมานระดับองค์กร
คุณสมบัติหลักของ Qwen3-Max
- การให้เหตุผลระดับแนวหน้า (โหมด “Thinking”): โหมดการอนุมานแบบให้เหตุผล/“thinking” ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างร่องรอยทีละขั้นและปรับปรุงความแม่นยำในการให้เหตุผลหลายขั้นตอน
- ขนาดพารามิเตอร์ระดับล้านล้าน: ระดับเรือธงที่มุ่งยกระดับประสิทธิภาพในงานให้เหตุผล โค้ด และงานที่อ่อนไหวต่อการจัดแนว
- คอนเท็กซ์ยาว (พื้นฐาน 32K): หน้าต่างพื้นฐาน 32,768 โทเค็น; มีรายงานเทคนิคที่ผ่านการตรวจสอบว่าสามารถจัดการคอนเท็กซ์ที่ยาวกว่าได้ในบางสภาวะ เหมาะสำหรับเอกสารยาว การสรุปหลายเอกสาร และสถานะเอเจนต์ขนาดใหญ่
- การผสานรวมเอเจนต์/เครื่องมือ: ออกแบบมาเพื่อเรียกใช้เครื่องมือภายนอกได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ตัดสินใจว่าเมื่อใดควรค้นหาหรือดำเนินโค้ด และจัดการโฟลว์เอเจนต์หลายขั้นสำหรับงานระดับองค์กร
- ความสามารถหลายภาษาและการเขียนโค้ด: ผ่านการฝึกบนคอร์ปัสหลายภาษาขนาดใหญ่ พร้อมประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานการเขียนโปรแกรมและการสร้างโค้ด
ผลการทดสอบมาตรฐานของ Qwen3-Max
การเปรียบเทียบ Qwen3-Max กับรุ่นร่วมสมัยที่เลือก
- เมื่อเทียบกับ GPT-5.2 (OpenAI) — การเปรียบเทียบจากสื่อมวลชนจัดวาง Qwen3-Max-Thinking ให้แข่งขันได้ในชุดทดสอบการให้เหตุผลหลายขั้นเมื่อเปิดการใช้เครื่องมือ; อันดับแบบสัมบูรณ์แตกต่างกันไปตามชุดทดสอบและโพรโทคอล ระดับราคาต่อโทเค็นของ Qwen ดูเหมือนจะวางตำแหน่งให้แข่งขันได้สำหรับการใช้งานเอเจนต์/RAG หนัก
- เมื่อเทียบกับ Gemini 3 Pro (Google) — บางการเปรียบเทียบสาธารณะ (HLE) แสดงว่า Qwen3-Max-Thinking ทำได้ดีกว่า Gemini 3 Pro ในการประเมินการให้เหตุผลบางรายการ; เช่นเดิม ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับการเปิดใช้เครื่องมือและวิธีวิทยาอย่างมาก
- เมื่อเทียบกับ Anthropic (Claude) และผู้ให้บริการอื่น — มีรายงานว่า Qwen3-Max-Thinking เทียบเคียงหรือเหนือกว่าบางรุ่นของ Anthropic/Claude ในบางส่วนของการทดสอบการให้เหตุผลและมาตรฐานหลายโดเมนตามสื่อ; ชุดมาตรฐานอิสระแสดงผลที่หลากหลายขึ้นอยู่กับชุดข้อมูล
ข้อสรุป: Qwen3-Max-Thinking ถูกนำเสนอในที่สาธารณะว่าเป็นโมเดลให้เหตุผลระดับแนวหน้าที่ลดช่องว่างหรือปิดช่องว่างกับโมเดลปิดซอร์สชั้นนำจากตะวันตกในหลายมาตรฐาน — โดยเฉพาะในบริบทที่เปิดใช้เครื่องมือ คอนเท็กซ์ยาว และการทำงานแบบเอเจนต์ โปรดตรวจสอบด้วยมาตรฐานของคุณเองและด้วยสแน็ปช็อตและการตั้งค่าการอนุมานที่แน่นอนก่อนตัดสินใจใช้โมเดลเดียวในการผลิต
กรณีใช้งานทั่วไป / ที่แนะนำ
- เอเจนต์ระดับองค์กรและเวิร์กโฟลว์ที่เปิดใช้เครื่องมือ (อัตโนมัติด้วยการค้นเว็บ การเรียกฐานข้อมูล เครื่องคำนวณ) — สแน็ปช็อตรองรับเครื่องมือในตัวอย่างชัดเจน
- การสรุปเอกสารยาว การวิเคราะห์เอกสารด้านกฎหมาย/การแพทย์ — หน้าต่างคอนเท็กซ์ขนาดใหญ่ทำให้ Qwen3-Max เหมาะกับงาน RAG แบบยาว
- การให้เหตุผลซับซ้อนและการแก้ปัญหาหลายขั้น (คณิตศาสตร์ การให้เหตุผลเกี่ยวกับโค้ด ผู้ช่วยวิจัย) — โหมด Thinking มุ่งเป้าเวิร์กโฟลว์แบบ chain-of-thought
- การผลิตหลายภาษา — ความครอบคลุมภาษาที่กว้างสนับสนุนการปรับใช้ทั่วโลกและไปป์ไลน์ที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ
- การอนุมานแบบปริมาณงานสูงพร้อมการปรับต้นทุน — เลือกตระกูลโมเดล (MoE เทียบกับ dense) และสแน็ปช็อตที่เหมาะกับความหน่วง/ต้นทุนที่ต้องการ
วิธีเข้าถึง API ของ Qwen3-max ผ่าน CometAPI
ขั้นตอนที่ 1: สมัครเพื่อรับคีย์ API
เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com. หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน ลงชื่อเข้าใช้ CometAPI console รับคีย์ API สำหรับสิทธิ์เข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่โทเค็น API ในศูนย์ส่วนบุคคล รับคีย์โทเค็น: sk-xxxxx แล้วส่ง
ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง Qwen3-max API
เลือกปลายทาง “qwen3-max-2026-01-23” เพื่อส่งคำขอ API และตั้งค่าเนื้อหาคำขอ วิธีการและโครงสร้างคำขอสามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบ Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ด้วยคีย์ CometAPI จริงจากบัญชีของคุณ base url คือ Chat Completions
ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในฟิลด์ content — โมเดลจะตอบกลับสิ่งนี้ ประมวลผลการตอบกลับ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น
ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์
ประมวลผลการตอบกลับ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังการประมวลผล API จะตอบกลับสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์