ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Qwen 3-max
| ฟิลด์ | ค่า / หมายเหตุ |
|---|---|
| ชื่อรุ่นอย่างเป็นทางการ / เวอร์ชัน | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; มีรุ่น “Thinking” ให้ใช้งาน). |
| ขนาดพารามิเตอร์ | > 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ (รุ่นเรือธงระดับล้านล้านพารามิเตอร์). |
| สถาปัตยกรรม | ออกแบบตระกูล Qwen3; ใช้เทคนิค mixture-of-experts (MoE) ทั่วทั้งไลน์อัป Qwen3 เพื่อประสิทธิภาพ; มีโหมด “Thinking”/โหมดการให้เหตุผลแบบเฉพาะทางดังที่อธิบายไว้. |
| ปริมาณข้อมูลการฝึก | รายงาน ~36 ล้านล้านโทเค็น (ส่วนผสมการพรีเทรนตามที่ระบุในเอกสารเทคนิคของ Qwen3). |
| ความยาวบริบทโดยกำเนิด | เนทีฟ 32,768 โทเค็น; มีรายงานว่าใช้วิธีที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว (เช่น RoPE/YaRN) เพื่อขยายพฤติกรรมให้รองรับหน้าต่างที่ยาวกว่ามากในการทดลอง. |
| โมดาลิตีที่รองรับโดยทั่วไป | ข้อความและส่วนขยายมัลติโมดัลในตระกูล Qwen3 (มีรุ่นด้านการแก้ไขภาพ/การมองเห็น); Qwen3-Max มุ่งเน้นที่ข้อความ + การผสานรวมเอเจนต์/เครื่องมือสำหรับอินเฟอเรนซ์. |
| โหมด | Thinking (การให้เหตุผลทีละขั้น/การใช้เครื่องมือ) และ Non-thinking (โหมดสั่งงานรวดเร็ว). สแนปช็อตรองรับเครื่องมือในตัวอย่างชัดเจน. |
Qwen3-Max คืออะไร
Qwen3-Max เป็นชั้นความสามารถสูงในเจเนอเรชัน Qwen3: โมเดลที่ออกแบบมาโดยเน้นอินเฟอเรนซ์สำหรับการให้เหตุผลที่ซับซ้อน เวิร์กโฟลว์เอเจนต์/เครื่องมือ การสร้างแบบเสริมด้วยการสืบค้น (RAG) และงานบริบทยาว โครงสร้าง “Thinking” ช่วยให้สามารถให้ผลลัพธ์แบบลำดับความคิดทีละขั้น (CoT) เมื่อจำเป็น ขณะที่โหมด Non-thinking ให้การตอบสนองที่หน่วงต่ำกว่า สแนปช็อตวันที่ 2026-01-23 เน้นความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือในตัวและความพร้อมใช้งานระดับองค์กรสำหรับอินเฟอเรนซ์.
คุณสมบัติหลักของ Qwen3-Max
- การให้เหตุผลระดับแนวหน้า (โหมด “Thinking”): โหมดอินเฟอเรนซ์แบบการให้เหตุผล/“การคิด” ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างร่องรอยทีละขั้นและเพิ่มความแม่นยำของการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน.
- ขนาดระดับล้านล้านพารามิเตอร์: ระดับเรือธงที่มุ่งยกระดับประสิทธิภาพในงานให้เหตุผล โค้ด และงานที่ไวต่อการจัดแนว.
- บริบทยาว (32K เนทีฟ): หน้าต่าง 32,768 โทเค็นแบบเนทีฟ; มีรายงานว่าวิธีที่ผ่านการตรวจสอบแล้วสามารถรองรับบริบทที่ยาวกว่าในบางการตั้งค่า เหมาะกับเอกสารยาว การสรุปหลายเอกสาร และสถานะเอเจนต์ขนาดใหญ่.
- การผสานรวมเอเจนต์/เครื่องมือ: ออกแบบมาเพื่อเรียกใช้เครื่องมือภายนอกได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ตัดสินใจว่าเมื่อใดควรค้นหาหรือรันโค้ด และจัดการโฟลว์เอเจนต์หลายขั้นสำหรับงานระดับองค์กร.
- ความสามารถหลายภาษาและงานโค้ด: ผ่านการฝึกบนคอร์ปัสหลายภาษาขนาดใหญ่ ให้ประสิทธิภาพสูงในงานโปรแกรมมิงและการสร้างโค้ด.
ประสิทธิภาพบนเบนช์มาร์กของ Qwen3-Max

การเปรียบเทียบ Qwen3-Max กับรุ่นร่วมสมัยที่คัดเลือก
- เทียบกับ GPT-5.2 (OpenAI) — การเปรียบเทียบจากสื่อมวลชนจัดวาง Qwen3-Max-Thinking ให้สามารถแข่งขันได้บนเบนช์มาร์กการให้เหตุผลหลายขั้นเมื่อเปิดใช้เครื่องมือ; อันดับสัมบูรณ์แตกต่างกันไปตามเบนช์มาร์กและโปรโตคอล ระดับราคาต่อโทเค็นของ Qwen ดูเหมาะสมสำหรับการใช้งานเอเจนต์/RAG หนัก.
- เทียบกับ Gemini 3 Pro (Google) — การเปรียบเทียบสาธารณะบางชุด (HLE) แสดงว่า Qwen3-Max-Thinking ทำได้ดีกว่า Gemini 3 Pro ในการประเมินการให้เหตุผลบางประเภท; เช่นเดิม ผลลัพธ์ขึ้นกับการเปิดใช้เครื่องมือและระเบียบวิธีอย่างมาก.
- เทียบกับ Anthropic (Claude) และผู้ให้บริการอื่น — มีรายงานว่า Qwen3-Max-Thinking ทำได้ทัดเทียมหรือเหนือกว่าบางรุ่นของ Anthropic/Claude บนชุดย่อยของเบนช์มาร์กด้านการให้เหตุผลและหลากหลายโดเมนในรายงานสื่อ; ชุดเบนช์มาร์กอิสระแสดงผลลัพธ์ที่หลากหลายขึ้นกับชุดข้อมูล.
ข้อสรุปสำคัญ: Qwen3-Max-Thinking ถูกนำเสนอในที่สาธารณะว่าเป็นโมเดลให้เหตุผลระดับแนวหน้าที่ทำให้ช่องว่างกับโมเดลปิดซอร์สชั้นนำจากตะวันตกแคบลงหรือปิดช่องว่างลงในหลายเบนช์มาร์ก — โดยเฉพาะในบริบทที่เปิดใช้เครื่องมือ บริบทยาว และการทำงานแบบเอเจนต์ ควรยืนยันด้วยเบนช์มาร์กของคุณเองและด้วยสแนปช็อตกับการตั้งค่าอินเฟอเรนซ์ที่แน่นอนก่อนตัดสินใจเลือกโมเดลสำหรับงานผลิตจริง.
กรณีการใช้งานทั่วไป / ที่แนะนำ
- เอเจนต์ระดับองค์กรและเวิร์กโฟลว์ที่เปิดใช้เครื่องมือ (อัตโนมัติด้วยการค้นเว็บ การเรียก DB เครื่องคิดเลข) — สแนปช็อตรองรับเครื่องมือในตัวอย่างชัดเจน.
- การสรุปเอกสารยาว การวิเคราะห์เอกสารกฎหมาย/การแพทย์ — หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ทำให้ Qwen3-Max เหมาะกับงาน RAG แบบยาว.
- การให้เหตุผลที่ซับซ้อนและการแก้ปัญหาแบบหลายขั้น (คณิตศาสตร์ การให้เหตุผลเกี่ยวกับโค้ด ผู้ช่วยวิจัย) — โหมด Thinking มุ่งเป้าเวิร์กโฟลว์สไตล์ chain-of-thought.
- การผลิตหลายภาษา — การครอบคลุมภาษาที่กว้างรองรับการปรับใช้ทั่วโลกและไปป์ไลน์ที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ.
- อินเฟอเรนซ์ปริมาณงานสูงพร้อมการปรับต้นทุน — เลือกตระกูลโมเดล (MoE vs dense) และสแนปช็อตให้เหมาะกับความต้องการด้านความหน่วง/ต้นทุน.
วิธีเข้าถึง API ของ Qwen3-max ผ่าน CometAPI
ขั้นตอนที่ 1: สมัครรับ API Key
เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน เข้าสู่ คอนโซล CometAPI รับคีย์ API ที่ใช้ยืนยันสิทธิ์การเข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ส่วน API token ในศูนย์ส่วนบุคคล รับคีย์โทเค็น: sk-xxxxx แล้วส่ง.

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง Qwen3-max API
เลือกปลายทาง “qwen3-max-2026-01-23” เพื่อส่งคำขอ API และตั้งค่า request body วิธีการเรียกและ request body ดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ยังมีการทดสอบผ่าน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ base url คือ Chat Completions.
ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในฟิลด์ content—นี่คือส่วนที่โมเดลจะตอบสนอง ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น.
ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์
ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์.