Thông số kỹ thuật của Qwen 3-max
| Trường | 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 đầu tàu quy mô nghìn tỷ tham số). |
| Kiến trúc | Thiết kế họ Qwen3; kỹ thuật hỗn hợp chuyên gia (MoE) được dùng trên toàn bộ 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 (tổ 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 kiểm chứng (ví dụ RoPE/YaRN) được báo cáo mở rộng hành vi tới các cửa sổ dài hơn nhiều trong thí nghiệm. |
| Các phương thức hỗ trợ điển hình | Văn bản và phần mở rộng đa phương thức trong họ Qwen3 (tồn tại 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 năng lực cao trong thế hệ Qwen3: một mô hình hướng suy luận, được thiết kế cho lập luận phức tạp, quy trình agent/công cụ, tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) và các tác vụ ngữ cảnh dài. Thiết kế “Thinking” cho phép xuất ra theo kiểu chuỗi suy nghĩ (CoT) từng bước khi cần, trong khi chế độ non-thinking mang lại phản hồi độ trễ thấp hơn. Snapshot 2026-01-23 nhấn mạnh khả năng gọi công cụ tích hợp và mức độ sẵn sàng cho suy luận doanh nghiệp.
Tính năng chính của Qwen3-Max
- Lập luận tiên tiến (chế độ “Thinking”): Chế độ suy luận/“thinking” được thiết kế để tạo dấu vết theo từng bước và cải thiện độ chính xác cho lập luận nhiều bước.
- Quy mô nghìn tỷ tham số: Cấp flagship nhằm nâng hiệu năng trên các tác vụ lập luận, code và nhạy cảm về căn chỉnh.
- Ngữ cảnh dài (gốc 32K): Cửa sổ gốc 32.768 token; các kỹ thuật đã được xác thực có thể 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 code, và điều phối luồng agent nhiều bước cho tác vụ doanh nghiệp.
- Đa ngôn ngữ và mạnh về lập trình: Được huấn luyện trên kho ngữ liệu đa ngôn ngữ lớn với hiệu năng mạnh trong các tác vụ lập trình và sinh mã.
Hiệu năng benchmark của Qwen3-Max
Qwen3-Max so với các đối thủ cùng thời được chọn
- So với GPT-5.2 (OpenAI) — Các so sánh trên báo chí xếp 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 theo 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 trên các đánh giá lập luận cụ thể; kết quả phụ thuộc nhiều vào việc bật công cụ và phương pháp luận.
- So với Anthropic (Claude) và các nhà cung cấp khác — Theo đưa tin, Qwen3-Max-Thinking đạt ngang hoặc vượt một số biến thể Anthropic/Claude trên các tập con benchmark lập luận và đa miền; 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 như một mô hình lập luận tiên tiến thu hẹp hoặc xóa bỏ khoảng cách với các mô hình đóng hàng đầu của phương Tây trên nhiều benchmark — đặc biệt trong bối cảnh bật công cụ, ngữ cảnh dài và môi trường agent. Hãy xác thực bằng các benchmark của riêng bạn và với đúng snapshot cùng cấu hình suy luận trước khi quyết định chọn một mô hình cho môi trường sản xuất.
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 tác vụ RAG dài.
- Lập luận phức tạp và giải quyết vấn đề nhiều bước (toán học, lập luận về mã, trợ lý nghiên cứu) — chế độ Thinking nhắm tới quy trình kiểu chain-of-thought.
- Sản xuất đa ngôn ngữ — phạm vi ngôn ngữ rộng hỗ trợ triển khai toàn cầu và các chuỗi xử lý không phải 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 yêu 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 phải người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào CometAPI console. Lấy khóa API truy cập của giao diện. Nhấp “Add Token” tại mục 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 lấy từ tài liệu API trên website của chúng tôi. Trang web cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay thế bằng CometAPI key thực tế từ tài khoản của bạn. URL cơ sở là Chat Completions.
Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content — đây là phần mà mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo.
Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả
Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo. Sau khi xử lý, API phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.