ข้อกำหนดทางเทคนิคของ Qwen 3-max
| ฟิลด์ | ค่า / หมายเหตุ |
|---|---|
| ชื่อรุ่นอย่างเป็นทางการ / เวอร์ชัน | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; มีรุ่น “Thinking” ให้ใช้). |
| ขนาดพารามิเตอร์ | > 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ (เรือธงระดับล้านล้านพารามิเตอร์). |
| สถาปัตยกรรม | การออกแบบตระกูล Qwen3; ใช้เทคนิค mixture-of-experts (MoE) ทั่วทั้งไลน์อัป Qwen3 เพื่อประสิทธิภาพ; มีการอธิบายโหมด “Thinking”/การให้เหตุผลแบบเฉพาะทาง. |
| ปริมาณข้อมูลฝึก | รายงาน ~36 ล้านล้านโทเค็น (ส่วนผสมการพรีเทรนถูกรายงานไว้ในเอกสารเทคนิคของ Qwen3). |
| ความยาวบริบทเนทีฟ | เนทีฟ 32,768 โทเค็น; มีรายงานวิธีที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว (เช่น RoPE/YaRN) เพื่อขยายพฤติกรรมให้รองรับหน้าต่างบริบทที่ยาวกว่ามากในการทดลอง. |
| รูปแบบที่รองรับโดยทั่วไป | ข้อความและส่วนขยายแบบมัลติโมดอลในตระกูล Qwen3 (มีรุ่นด้านการแก้ไขภาพ/การมองเห็น); Qwen3-Max เน้นข้อความ + การผนวกรวมเอเจนต์/เครื่องมือเพื่อการอินเฟอเรนซ์. |
| โหมด | Thinking (การให้เหตุผลแบบทีละขั้น/การใช้เครื่องมือ) และ Non-thinking (สั่งงานรวดเร็ว). สแนปชอตรองรับเครื่องมือในตัวอย่างชัดเจน. |
Qwen3-Max คืออะไร
Qwen3-Max คือลำดับชั้นความสามารถสูงในเจเนอเรชัน Qwen3: โมเดลที่มุ่งเน้นการอินเฟอเรนซ์ ออกแบบมาสำหรับการทำงานที่ต้องการความสามารถด้านการให้เหตุผลที่ซับซ้อน, เวิร์กโฟลว์เอเจนต์/เครื่องมือ, การสร้างข้อความแบบเสริมด้วยการดึงข้อมูล (RAG), และงานบริบทยาว “Thinking” ดีไซน์ช่วยให้สามารถให้ผลลัพธ์แบบ chain-of-thought (CoT) ทีละขั้นเมื่อจำเป็น ขณะที่โหมด non-thinking ให้การตอบสนองที่หน่วงต่ำกว่า สแนปชอตวันที่ 2026-01-23 เน้นการเรียกใช้เครื่องมือในตัวและความพร้อมสำหรับการอินเฟอเรนซ์ระดับองค์กร
คุณสมบัติหลักของ Qwen3-Max
- การให้เหตุผลระดับแนวหน้า (โหมด “Thinking”): โหมดอินเฟอเรนซ์แบบให้เหตุผล/“คิด” ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างร่องรอยทีละขั้นและปรับปรุงความแม่นยำในการให้เหตุผลแบบหลายขั้น
- สเกลระดับล้านล้านพารามิเตอร์: สเกลเรือธงที่มุ่งยกระดับประสิทธิภาพในงานด้านการให้เหตุผล, โค้ด, และงานที่อ่อนไหวต่อการปรับจูน
- บริบทยาว (เนทีฟ 32K): หน้าต่างบริบท 32,768 โทเค็นแบบเนทีฟ; มีรายงานเทคนิคที่ผ่านการตรวจสอบในบางบริบทว่าสามารถรองรับหน้าต่างที่ยาวขึ้น เหมาะกับเอกสารยาว, สรุปหลายเอกสาร, และสถานะเอเจนต์ขนาดใหญ่
- การผนวกรวมเอเจนต์/เครื่องมือ: ออกแบบมาให้เรียกใช้เครื่องมือภายนอกได้ดีขึ้น ตัดสินใจได้ว่าเมื่อใดควรค้นหา/รันโค้ด และจัดการโฟลว์เอเจนต์หลายขั้นสำหรับงานระดับองค์กร
- ความสามารถหลายภาษาและด้านโค้ด: ฝึกด้วยคอร์ปัสหลายภาษาขนาดใหญ่และให้ผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งในงานโปรแกรมมิงและการสร้างโค้ด
ผลการทดสอบมาตรฐานของ Qwen3-Max
การเปรียบเทียบ Qwen3-Max กับรุ่นร่วมสมัยที่คัดเลือก
- เทียบกับ GPT-5.2 (OpenAI) — บทความสื่อจัดวาง Qwen3-Max-Thinking ว่าแข่งขันได้ในเบนช์มาร์กการให้เหตุผลหลายขั้นเมื่อเปิดใช้เครื่องมือ; การจัดอันดับเชิงสัมบูรณ์แตกต่างกันตามเบนช์มาร์กและโปรโตคอล ระดับราคาต่อโทเค็นของ Qwen ดูวางตัวมาเพื่อแข่งขันสำหรับการใช้งานเอเจนต์/RAG หนัก
- เทียบกับ Gemini 3 Pro (Google) — บางการเปรียบเทียบสาธารณะ (HLE) แสดงว่า Qwen3-Max-Thinking ทำคะแนนเหนือ Gemini 3 Pro ในการประเมินการให้เหตุผลบางชุด; อย่างไรก็ดี ผลลัพธ์ขึ้นกับการเปิดใช้เครื่องมือและระเบียบวิธีอย่างมาก
- เทียบกับ Anthropic (Claude) และผู้ให้บริการอื่น — มีรายงานว่า Qwen3-Max-Thinking ทำได้ทัดเทียมหรือเหนือกว่ารุ่นของ Anthropic/Claude บางส่วนในชุดเบนช์มาร์กด้านการให้เหตุผลและหลายโดเมนตามข่าวประชาสัมพันธ์; ขณะที่ชุดเบนช์มาร์กอิสระให้ผลลัพธ์คละกันตามชุดข้อมูล
สรุป: Qwen3-Max-Thinking ถูกนำเสนอในที่สาธารณะว่าเป็นโมเดลให้เหตุผลระดับแนวหน้าที่ลดหรือปิดช่องว่างกับโมเดลปิดซอร์สชั้นนำของตะวันตกในหลายเบนช์มาร์ก—โดยเฉพาะในงานที่เปิดใช้เครื่องมือ, บริบทยาว, และการทำงานแบบเอเจนต์ ควรตรวจสอบด้วยเบนช์มาร์กของคุณเองและใช้สแนปชอตกับการกำหนดค่าการอินเฟอเรนซ์เดียวกันก่อนตัดสินใจเลือกโมเดลสำหรับใช้งานจริง
กรณีใช้งานทั่วไป / ที่แนะนำ
- เอเจนต์ระดับองค์กรและเวิร์กโฟลว์ที่เปิดใช้เครื่องมือ (อัตโนมัติด้วยการค้นเว็บ, เรียก DB, เครื่องคิดเลข) — สแนปชอตรองรับเครื่องมือในตัวอย่างชัดเจน
- สรุปเอกสารยาว, การวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมาย/การแพทย์ — หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ทำให้ Qwen3-Max เหมาะกับงาน RAG แบบยาว
- การให้เหตุผลที่ซับซ้อนและการแก้ปัญหาหลายขั้น (คณิตศาสตร์, การให้เหตุผลเกี่ยวกับโค้ด, ผู้ช่วยงานวิจัย) — โหมด Thinking มุ่งเป้าเวิร์กโฟลว์สไตล์ chain-of-thought
- การผลิตหลายภาษา — ครอบคลุมภาษากว้าง รองรับการดีพลอยทั่วโลกและสายงานที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ
- อินเฟอเรนซ์ปริมาณมากพร้อมการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน — เลือกตระกูลโมเดล (MoE vs dense) และสแนปชอตให้เหมาะกับความหน่วง/ต้นทุนที่ต้องการ
วิธีเข้าถึง Qwen3-max API ผ่าน CometAPI
ขั้นตอนที่ 1: ลงทะเบียนเพื่อรับ API Key
เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากยังไม่เป็นผู้ใช้ โปรดลงทะเบียนก่อน ลงชื่อเข้าใช้ CometAPI console รับคีย์ API ของอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ API token ในศูนย์ส่วนบุคคล เพื่อรับคีย์โทเค็น: sk-xxxxx และส่ง
ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำร้องไปยัง Qwen3-max API
เลือกเอ็นด์พอยต์ “qwen3-max-2026-01-23” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการและรูปแบบ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ยังมี Apifox สำหรับทดสอบเพื่อความสะดวก โปรดแทนที่ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ base url คือ Chat Completions
ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในช่อง content—ซึ่งเป็นสิ่งที่โมเดลจะตอบกลับ ประมวลผลการตอบของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น
ขั้นตอนที่ 3: ดึงและยืนยันผลลัพธ์
ประมวลผลการตอบของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังประมวลผลแล้ว API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์