บล็อก Qwen - การเข้าถึง API เดียวสำหรับ AI กว่า 500 รุ่น

Qwen 3.5-Max คืออะไร? เปิดตัวอย่างน่าทึ่ง: พุ่งขึ้นสู่อันดับที่ห้าในการจัดอันดับระดับโลก

Qwen 3.5-Max เป็นแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) รุ่นถัดไปที่พัฒนาโดย Alibaba ภายใต้ตระกูล Qwen 3.5 โดยใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE), ความสามารถด้านการให้เหตุผลขั้นสูง และคุณสมบัติ Agentic AI เพื่อมอบประสิทธิภาพล้ำสมัยระดับแนวหน้าในด้านการเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ การให้เหตุผลแบบมัลติโมดัล และการดำเนินภารกิจโดยอัตโนมัติ ผลการทดสอบเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่ามันทำผลงานเหนือกว่าโมเดลคู่แข่งจำนวนมาก และอยู่ในกลุ่มระบบ AI ชั้นนำของโลกในปี 2026

Qwen image 2.0: คุณสมบัติ, เกณฑ์มาตรฐานด้านประสิทธิภาพ & พรอมต์ใช้งานจริง (2026)

โมเดลภาพรุ่นถัดไปของ Alibaba — Qwen Image 2.0 — เปิดตัวในฐานะก้าวที่ใช้งานได้จริงและมุ่งเน้นการผลิตในกลุ่มโมเดลพื้นฐานแบบมัลติโมดัล: การสร้างภาพ 2K แบบเนทีฟ การเรนเดอร์ข้อความระดับมืออาชีพ และสถาปัตยกรรมที่รวมการสร้างและการแก้ไขเข้าด้วยกันเพื่อให้ไปป์ไลน์เรียบง่ายขึ้น เป้าหมายคือมอบโมเดลเดียวให้กับนักออกแบบ ทีมผลิตภัณฑ์ และวิศวกร ที่สามารถสร้างกราฟิกพร้อมเผยแพร่ (อินโฟกราฟิก โปสเตอร์ สไลด์ PPT) และยังทำการแก้ไขได้อย่างเที่ยงตรงสูง—โดยไม่ต้องประกอบโมเดลแยก 3 หรือ 4 ตัวเข้าด้วยกัน

Mar 19, 2026

วิธีใช้ Qwen 3.5 API

ในคืนก่อนวันตรุษจีน (16–17 ก.พ. 2026) Alibaba Group เปิดตัวโมเดลรุ่นถัดไป Qwen 3.5 — โมเดลมัลติโมดัลที่รองรับเอเจนต์ ซึ่งถูกวางตำแหน่งสำหรับยุคที่บริษัทเรียกว่า "agentic AI". การรายงานของสื่อในอุตสาหกรรมเน้นย้ำถึงคำกล่าวอ้างเรื่องการปรับปรุงประสิทธิภาพและต้นทุนอย่างมาก และการสนับสนุนอย่างรวดเร็วจากผู้จำหน่ายฮาร์ดแวร์และคลาวด์. CometAPI เป็นทางเลือกสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการการเข้าถึง API แบบโฮสต์ หรือการผสานการทำงานที่เข้ากันได้กับ OpenAI ขณะที่ AMD ประกาศการรองรับ GPU แบบ Day-0 สำหรับโมเดลนี้บนสายผลิตภัณฑ์ Instinct ของตน. ByteDance เป็นหนึ่งในคู่แข่งรายใหญ่ภายในประเทศที่ออกอัปเกรดในช่วงเวลาวันหยุดเดียวกัน. OpenAI ยังคงเป็นจุดอ้างอิงสำหรับการเปรียบเทียบทั้งด้านการทดสอบมาตรฐานและรูปแบบการผสานการทำงาน.

Qwen 3.5 เทียบกับ Minimax M2.5 เทียบกับ GLM 5: ตัวไหนดีกว่าในปี 2026

Qwen 3.5 มุ่งเป้าไปที่เวิร์กโหลดมัลติโหมดแบบเอเจนต์ขนาดใหญ่ ต้นทุนต่ำ โดยใช้การออกแบบ Mixture-of-Experts (MoE) แบบ sparse และความจุที่ถูกเปิดใช้งานมหาศาล; Minimax M2.5 เน้นปริมาณงานของเอเจนต์แบบเรียลไทม์ที่คุ้มต้นทุน ด้วยค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานต่ำ; GLM-5 มุ่งเน้นการให้เหตุผลเชิงลึก เอเจนต์บริบทยาว และเวิร์กโฟลว์ด้านวิศวกรรม ผ่านสถาปัตยกรรมสไตล์ MoE ขนาดใหญ่มากที่ปรับให้มีประสิทธิภาพการใช้โทเค็นสูง. “ดีที่สุด” ขึ้นอยู่กับว่าคุณให้ความสำคัญกับคุณภาพดิบของการให้เหตุผล/การเขียนโค้ด ปริมาณงานของเอเจนต์และต้นทุน หรือความยืดหยุ่นแบบโอเพนซอร์สและเวิร์กโฟลว์ด้านวิศวกรรมบริบทยาว.

Qwen-3.5 ในวันตรุษจีน — มันเอาชนะระดับท็อปแบบปิดซอร์สในปี 2026 ได้หรือไม่

Qwen3.5 ใหม่ของ Alibaba เป็นก้าวสำคัญ — มันลดช่องว่างลง และในบางเวิร์กโหลดแบบ agentic/มัลติโมดัลอ้างว่าทำได้ทัดเทียมหรือเหนือกว่าโมเดลแบบปิดแนวหน้าบางตัวบนเบนช์มาร์กสาธารณะหลายรายการและการทดสอบภายใน อย่างไรก็ดี “outperform” ขึ้นอยู่กับเวิร์กโหลด: ในด้านการใช้เครื่องมือแบบ agentic การทำความเข้าใจเอกสาร/วิดีโอแบบมัลติโมดัล และต้นทุนต่ออินเฟอเรนซ์ มีรายงานว่า Qwen3.5 แข่งขันได้สูงมาก (และในชาร์ตของบางผู้ขายอยู่แซงหน้า) ข้อสรุปเชิงปฏิบัติ: Qwen3.5 ดูจะเป็นผู้ท้าชิงแนวหน้าที่แท้จริงในช่วงต้นปี 2026 — สำหรับเคสใช้งานแบบ agentic และมัลติโมดัลขององค์กรจำนวนมาก ตอนนี้ถือว่าเป็นตัวเลือกหลักที่ใช้งานได้จริงแล้ว

วิธีใช้ Qwen3-max thinking

Qwen3-Max-Thinking ของ Alibaba — รุ่น “thinking” ของตระกูล Qwen3 ขนาดใหญ่ — กลายเป็นหนึ่งในข่าวพาดหัวของวงการ AI ในปีนี้: โมเดลเรือธงที่มีพารามิเตอร์เกินระดับล้านล้าน ปรับแต่งเพื่อการให้เหตุผลเชิงลึก ความเข้าใจบริบทยาว และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์. โดยสรุป นี่คือความเคลื่อนไหวของผู้ให้บริการเพื่อมอบให้แอปพลิเคชันมีโหมดความคิด “System-2” ที่ช้ากว่าและตรวจสอบย้อนรอยได้มากกว่า: โมเดลไม่ได้แค่ตอบ แต่สามารถแสดง (และใช้) ขั้นตอน เครื่องมือ และการตรวจสอบระหว่างขั้นตอนในแบบที่ควบคุมได้.

Qwen-image API

Qwen-Image คือโมเดลพื้นฐานการสร้างและแก้ไขรูปภาพในตระกูล Qwen ที่ออกแบบมาสำหรับการเรนเดอร์ข้อความที่มีความเที่ยงตรงสูง การแก้ไขที่แม่นยำ และการสร้างข้อความเป็นรูปภาพโดยทั่วไป

API แก้ไขรูปภาพ Qwen

Qwen-Image-Edit มีไว้สำหรับงานที่ความเที่ยงตรงของการแก้ไขมีความสำคัญ เช่น การเปลี่ยนข้อความบนป้ายโดยตรง การรักษาแบบอักษรและเค้าโครง การเพิ่มหรือลบวัตถุในขณะที่ยังคงความสอดคล้องของความหมาย การแปลงมุมมอง/ท่าทาง และการถ่ายโอนสไตล์แบบละเอียด