Qwen 3-max'in teknik özellikleri
| Alan | Değer / notlar |
|---|---|
| Resmi model adı/sürümü | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; “Thinking” varyantı mevcut). |
| Parametre ölçeği | > 1 trilyon parametre (trilyon parametreli amiral gemisi). |
| Mimari | Qwen3 aile tasarımı; verimlilik için Qwen3 serisi genelinde mixture-of-experts (MoE) teknikleri kullanılmıştır; özel “thinking”/muhakeme modu tanımlanmıştır. |
| Eğitim verisi hacmi | Bildirilen ~36 trilyon token (ön eğitim karışımı Qwen3 teknik materyallerinde raporlanmıştır). |
| Yerel bağlam uzunluğu | Yerel 32,768 token; doğrulanmış yöntemlerin (örn. RoPE/YaRN) deneylerde davranışı çok daha uzun pencerelere genişlettiği raporlanmıştır. |
| Tipik desteklenen modaliteler | Qwen3 ailesinde metin ve çok modlu uzantılar (görüntü düzenleme/görsel varyantlar mevcut); Qwen3-Max çıkarım için metin + ajan/araç entegrasyonuna odaklanır. |
| Modlar | Thinking (adım adım muhakeme/araç kullanımı) ve Non-thinking (hızlı talimat). Anlık görüntü yerleşik araçları açıkça destekler. |
Qwen3-Max nedir
Qwen3-Max, Qwen3 neslinde yüksek yetenek katmanıdır: çıkarıma odaklı, karmaşık muhakeme, araç/ajan iş akışları, retrieval-augmented generation (RAG) ve uzun bağlam görevleri için tasarlanmıştır. “Thinking” tasarımı gerektiğinde adım adım düşünce zinciri (CoT) tarzı çıktılar üretmeyi sağlarken, non-thinking modları daha düşük gecikmeli yanıtlar sunar. 2026-01-23 anlık görüntüsü, yerleşik araç çağırmayı ve kurumsal çıkarım hazırlığını vurguladı。
Qwen3-Max'in başlıca özellikleri
- Öncü muhakeme (“Thinking” modu): Adım adım izler üreten ve çok adımlı muhakeme doğruluğunu iyileştirmeyi amaçlayan bir muhakeme/“thinking” çıkarım modu.
- Trilyon parametre ölçeği: Muhakeme, kod ve hizalamaya duyarlı görevler genelinde performansı artırmayı amaçlayan amiral gemisi ölçek.
- Uzun bağlam (yerel 32K): Yerel 32,768 token penceresi; doğrulanmış tekniklerin belirli ortamlarda daha uzun bağlamları ele alabildiği raporlanmıştır. Uzun belgeler, çok belgeli özetleme ve büyük ajan durumu için uygundur.
- Ajan/araç entegrasyonu: Harici araçları daha etkili biçimde çağırmak, ne zaman arama yapılacağı veya kod yürütüleceğine karar vermek ve kurumsal görevler için çok adımlı ajan akışlarını orkestre etmek üzere tasarlanmıştır.
- Çok dilli ve kodlama yetkinliği: Devasa çok dilli bir derlem üzerinde eğitilmiştir; programlama ve kod üretimi görevlerinde güçlü performans.
Qwen3-Max'in kıyaslama performansı
Qwen3-Max'in seçilmiş çağdaşlarla karşılaştırması
- GPT-5.2 (OpenAI) ile — Basın karşılaştırmaları, araç kullanımı etkinleştirildiğinde çok adımlı muhakeme kıyaslamalarında Qwen3-Max-Thinking’i rekabetçi konumlandırıyor; mutlak sıralama kıyaslamaya ve protokole göre değişiyor. Qwen’in fiyat/token katmanları, yoğun ajan/RAG kullanımı için rekabetçi olacak şekilde konumlandırılmış görünüyor.
- Gemini 3 Pro (Google) ile — Bazı kamuya açık karşılaştırmalar (HLE), belirli muhakeme değerlendirmelerinde Qwen3-Max-Thinking’in Gemini 3 Pro’yu geride bıraktığını gösteriyor; yine de sonuçlar büyük ölçüde araç etkinleştirmeye ve metodolojiye bağlıdır.
- Anthropic (Claude) ve diğer sağlayıcılarla — Basın kapsamlarında, Qwen3-Max-Thinking’in bazı muhakeme ve çok alanlı kıyaslamaların alt kümelerinde bazı Anthropic/Claude varyantlarıyla eşleştiği veya onları geçtiği raporlanmaktadır; bağımsız kıyaslama paketleri veri kümeleri arasında karışık sonuçlar göstermektedir.
Özet: Qwen3-Max-Thinking, özellikle araç destekli, uzun bağlamlı ve ajansal ortamlarda, çeşitli kıyaslamalarda önde gelen Batılı kapalı kaynak modellerle arayı daraltan ya da kapatan bir öncü muhakeme modeli olarak sunulmaktadır. Üretim için tek bir modele bağlanmadan önce, kendi kıyaslamalarınızla ve tam anlık görüntü ile çıkarım yapılandırmasıyla doğrulayın.
Tipik/önerilen kullanım senaryoları
- Kurumsal ajanlar ve araç destekli iş akışları (web araması, veritabanı (DB) çağrıları, hesaplayıcılarla otomasyon) — anlık görüntü yerleşik araçları açıkça destekler.
- Uzun belge özetleme, hukuki/tıbbi belge analizi — büyük bağlam pencereleri Qwen3-Max’i uzun biçimli RAG görevleri için uygun kılar.
- Karmaşık muhakeme ve çok adımlı problem çözme (matematik, kod muhakemesi, araştırma asistanları) — Thinking modu düşünce zinciri tarzı iş akışlarını hedefler.
- Üretimde çok dillilik — geniş dil kapsamı, küresel dağıtımlar ve İngilizce dışı iş akışlarını destekler.
- Maliyet optimizasyonuyla yüksek verimli çıkarım — gecikme/maliyet ihtiyaçlarına uygun model ailesini (MoE vs. dense) ve anlık görüntüyü seçin.
CometAPI aracılığıyla Qwen3-max API'sine nasıl erişilir
Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun
cometapi.com’a giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kaydolun. CometAPI console hesabınıza giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi olan API anahtarını alın. Kişisel merkezde API token bölümünde “Add Token”ı tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: Qwen3-max API'ye istek gönderin
API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için “qwen3-max-2026-01-23” uç noktasını seçin. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından alınır. Sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi sağlar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla değiştirin. Temel URL Chat Completions.
Sorunuzu veya isteğinizi content alanına yerleştirin—modelin yanıt vereceği kısım burasıdır. Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin.
Adım 3: Sonuçları alın ve doğrulayın
Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemden sonra API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.