Thông số kỹ thuật của Qwen 3-max
| Hạng mục | Giá trị / ghi chú |
|---|---|
| Tên / phiên bản mô hình chính thức | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max; biến thể “Thinking” khả dụng). |
| Quy mô tham số | > 1 nghìn tỷ tham số (mẫu chủ lực với tham số ở mức nghìn tỷ). |
| Kiến trúc | Thiết kế thuộc họ Qwen3; kỹ thuật mixture-of-experts (MoE) được dùng xuyên suốt dòng Qwen3 để tăng hiệu quả; mô tả chế độ “thinking”/lập luận chuyên biệt. |
| Khối lượng dữ liệu huấn luyện | Được báo cáo ~36 nghìn tỷ token (hỗn hợp tiền huấn luyện được nêu trong tài liệu kỹ thuật Qwen3). |
| Độ dài ngữ cảnh gốc | Gốc 32,768 token; các phương pháp đã được xác thực (ví dụ: RoPE/YaRN) được báo cáo mở rộng hành vi tới cửa sổ dài hơn nhiều trong các thử nghiệm. |
| Các phương thức được hỗ trợ điển hình | Văn bản và các phần mở rộng đa phương thức trong họ Qwen3 (tồn tại các biến thể chỉnh sửa ảnh/thị giác); Qwen3-Max tập trung vào văn bản + tích hợp agent/công cụ cho suy luận. |
| Chế độ | Thinking (lập luận từng bước / sử dụng công cụ) và Non-thinking (hướng dẫn nhanh). Snapshot hỗ trợ rõ ràng các công cụ tích hợp sẵn. |
Qwen3-Max là gì
Qwen3-Max là cấp độ năng lực cao trong thế hệ Qwen3: mô hình tập trung vào suy luận được thiết kế cho lập luận phức tạp, quy trình công cụ/agent, tạo nội dung tăng cường truy xuất (RAG) và các nhiệm vụ ngữ cảnh dài. Thiết kế “Thinking” cho phép đầu ra theo phong cách chuỗi suy nghĩ (CoT) từng bước khi cần, trong khi các chế độ non-thinking cung cấp phản hồi độ trễ thấp hơn. Snapshot 2026-01-23 nhấn mạnh khả năng gọi công cụ tích hợp sẵn và sự sẵn sàng cho suy luận cấp doanh nghiệp.
Tính năng chính của Qwen3-Max
- Lập luận tiên phong (chế độ “Thinking”): Chế độ suy luận/“thinking” được thiết kế để tạo dấu vết theo từng bước và cải thiện độ chính xác lập luận nhiều bước.
- Quy mô nghìn tỷ tham số: Quy mô chủ lực nhằm nâng cao hiệu năng trên các nhiệm vụ lập luận, mã hóa và nhạy cảm về căn chỉnh.
- Ngữ cảnh dài (gốc 32K): Cửa sổ gốc 32,768 token; các kỹ thuật đã được xác thực được báo cáo xử lý ngữ cảnh dài hơn trong các thiết lập cụ thể. Phù hợp cho tài liệu dài, tóm tắt đa tài liệu và trạng thái agent lớn.
- Tích hợp agent/công cụ: Được thiết kế để gọi công cụ bên ngoài hiệu quả hơn, quyết định khi nào tìm kiếm hoặc thực thi mã, và điều phối luồng agent nhiều bước cho tác vụ doanh nghiệp.
- Sức mạnh đa ngôn ngữ và mã hóa: Được huấn luyện trên kho ngữ liệu đa ngôn ngữ khổng lồ với hiệu năng mạnh trong các nhiệm vụ lập trình và sinh mã.
Hiệu năng benchmark của Qwen3-Max
Qwen3-Max so sánh với một số đối thủ cùng thời
- So với GPT-5.2 (OpenAI) — Các so sánh trên báo chí đặt Qwen3-Max-Thinking ở mức cạnh tranh trên các benchmark lập luận nhiều bước khi bật sử dụng công cụ; thứ hạng tuyệt đối thay đổi theo benchmark và giao thức. Các mức giá/token của Qwen có vẻ được định vị để cạnh tranh cho nhu cầu agent/RAG nặng.
- So với Gemini 3 Pro (Google) — Một số so sánh công khai (HLE) cho thấy Qwen3-Max-Thinking vượt Gemini 3 Pro ở các đánh giá lập luận cụ thể; một lần nữa, kết quả phụ thuộc nhiều vào việc bật công cụ và phương pháp.
- So với Anthropic (Claude) và các nhà cung cấp khác — Qwen3-Max-Thinking được báo cáo là ngang bằng hoặc vượt một số biến thể Anthropic/Claude trên các tập con benchmark lập luận và đa lĩnh vực trong các bài báo; các bộ benchmark độc lập cho thấy kết quả lẫn lộn giữa các bộ dữ liệu.
Kết luận: Qwen3-Max-Thinking được giới thiệu công khai là một mô hình lập luận tiên phong thu hẹp hoặc xóa bỏ khoảng cách với các mô hình đóng nguồn dẫn đầu của phương Tây trên nhiều benchmark — đặc biệt trong các thiết lập có công cụ, ngữ cảnh dài và mang tính tác tử. Hãy xác thực bằng các benchmark của riêng bạn và với snapshot cùng cấu hình suy luận chính xác trước khi chọn một mô hình cho sản xuất.
Các trường hợp sử dụng điển hình / khuyến nghị
- Agent doanh nghiệp và quy trình làm việc có công cụ (tự động hóa với tìm kiếm web, gọi DB, máy tính) — snapshot hỗ trợ rõ ràng các công cụ tích hợp sẵn.
- Tóm tắt tài liệu dài, phân tích tài liệu pháp lý/y tế — cửa sổ ngữ cảnh lớn khiến Qwen3-Max phù hợp cho các tác vụ RAG dài.
- Lập luận phức tạp và giải quyết vấn đề nhiều bước (toán, lập luận về mã, trợ lý nghiên cứu) — chế độ Thinking nhắm tới quy trình theo phong cách chuỗi suy nghĩ.
- Sản xuất đa ngôn ngữ — phạm vi ngôn ngữ rộng hỗ trợ triển khai toàn cầu và các pipeline phi tiếng Anh.
- Suy luận thông lượng cao với tối ưu chi phí — chọn họ mô hình (MoE so với dense) và snapshot phù hợp với nhu cầu độ trễ/chi phí.
Cách truy cập API Qwen3-max qua CometAPI
Bước 1: Đăng ký lấy API Key
Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào CometAPI console. Lấy API key thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp “Add Token” tại API token trong trung tâm cá nhân, lấy khóa token: sk-xxxxx và gửi.
Bước 2: Gửi yêu cầu tới Qwen3-max API
Chọn endpoint “qwen3-max-2026-01-23” để gửi yêu cầu API và thiết lập request body. Phương thức yêu cầu và request body được lấy từ tài liệu API trên website của chúng tôi. Website của chúng tôi cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay thế bằng CometAPI key thực từ tài khoản của bạn. base url là Chat Completions.
Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content — đây là nội dung mà mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời đã sinh.
Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả
Xử lý phản hồi API để nhận câu trả lời đã sinh. Sau khi xử lý, API phản hồi với trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.