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; có biến thể “Thinking”). |
| Quy mô tham số | > 1 nghìn tỷ tham số (dòng flagship nghìn tỷ tham số). |
| Kiến trúc | Thiết kế họ Qwen3; kỹ thuật mixture-of-experts (MoE) được sử dụng trên toàn dòng Qwen3 để tăng hiệu quả; mô tả chế độ “thinking”/lập luận chuyên biệt. |
| Khối lượng dữ liệu huấn luyện | Báo cáo ~36 nghìn tỷ token (hỗn hợp tiền huấn luyện được nêu trong tài liệu kỹ thuật Qwen3). |
| Độ dài ngữ cảnh gốc | 32,768 token gốc; các phương pháp đã được xác thực (ví dụ: RoPE/YaRN) được báo cáo là mở rộng hành vi tới các cửa sổ dài hơn nhiều trong thí nghiệm. |
| Các phương thức điển hình được hỗ trợ | Văn bản và các phần mở rộng đa phương thức trong họ Qwen3 (tồn tại các biến thể thị giác/chỉnh sửa ảnh); Qwen3-Max tập trung vào văn bản + tích hợp agent/công cụ cho suy luận. |
| Chế độ | Thinking (lập luận theo từng bước/sử dụng công cụ) và Non-thinking (instruct nhanh). Snapshot hỗ trợ rõ ràng các công cụ tích hợp sẵn. |
Qwen3-Max là gì
Qwen3-Max là tầng năng lực cao trong thế hệ Qwen3: một mô hình tập trung cho suy luận, được thiết kế cho suy luận phức tạp, quy trình công việc agent/công cụ, tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) và các tác vụ ngữ cảnh dài. Thiết kế “Thinking” cho phép đầu ra kiểu chuỗi tư duy (CoT) theo từng bước khi cần, trong khi chế độ non-thinking mang lại độ trễ thấp hơn. Snapshot 2026-01-23 nhấn mạnh gọi công cụ tích hợp sẵn 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 các vết suy luận theo từng bước và cải thiện độ chính xác lập luận nhiều bước.
- Quy mô nghìn tỷ tham số: Quy mô flagship nhằm nâng hiệu năng trên các tác vụ lập luận, mã và nhạy cảm căn chỉnh.
- Ngữ cảnh dài (32K gốc): Cửa sổ gốc 32.768 token; các kỹ thuật đã được xác thực được báo cáo là xử lý các ngữ cảnh dài hơn trong những 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 nên tìm kiếm hoặc thực thi mã, và điều phối các luồng agent nhiều bước cho tác vụ doanh nghiệp.
- Đa ngôn ngữ và lập trình mạnh: Được huấn luyện trên một kho ngữ liệu đa ngôn ngữ rất lớn với hiệu suất mạnh trong 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. Tầng 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 một số đánh giá lập luận cụ thể; kết quả phụ thuộc mạnh vào việc bật công cụ và phương pháp đo.
- So với Anthropic (Claude) và các nhà cung cấp khác — Qwen3-Max-Thinking được báo cáo là bắt kịp hoặc vượt một số biến thể của Anthropic/Claude trên các tập con benchmark đa miền trong đưa tin; các bộ benchmark độc lập cho thấy kết quả trái chiều giữa các bộ dữ liệu.
Điểm rút ra: Qwen3-Max-Thinking được công bố như một mô hình lập luận tiên tiến thu hẹp hoặc xóa nhòa khoảng cách với các mô hình đóng nguồn hàng đầu phương Tây trên nhiều benchmark — đặc biệt trong bối cảnh bật công cụ, ngữ cảnh dài và thiết lập agentic. Hãy tự xác thực bằng benchmark của bạn và với snapshot cùng cấu hình suy luận chính xác trước khi cam kết dùng một mô hình cho 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 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 với tác vụ RAG dạng dài.
- Lập luận phức tạp và giải quyết vấn đề nhiều bước (toán, lập luận mã, trợ lý nghiên cứu) — chế độ Thinking nhắm tới quy trình kiểu chuỗi tư duy.
- Sản xuất đa ngôn ngữ — độ phủ ngôn ngữ rộng hỗ trợ triển khai toàn cầu và pipeline phi tiếng Anh.
- Suy luận thông lượng cao 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 bảng điều khiển CometAPI. Lấy khóa API thông tin xác thực 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 phần thân yêu cầu. Phương thức và phần thân yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên trang web của chúng tôi. Trang web cũng cung cấp thử nghiệm Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay bằng khóa CometAPI 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 nội dung 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 với trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.