API Qwen3-Max-Preview

CometAPI
AnnaSep 8, 2025
API Qwen3-Max-Preview

Qwen3-Max-Preview là mô hình xem trước hàng đầu mới nhất của Alibaba trong dòng sản phẩm Qwen3 — một mô hình theo phong cách Hỗn hợp Chuyên gia (MoE) với hơn một nghìn tỷ tham số, có cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo cực dài 262k, được phát hành dưới dạng xem trước cho doanh nghiệp/đám mây sử dụng. Mô hình này nhắm mục tiêu *suy luận sâu sắc, hiểu tài liệu dài, mã hóa và quy trình làm việc của tác nhân.

Thông tin cơ bản & tính năng tiêu đề

  • Tên / Nhãn: qwen3-max-preview (Hướng dẫn).
  • Tỉ lệ: Hơn 1 nghìn tỷ tham số (sản phẩm chủ lực với hàng nghìn tỷ thông số). Đây là cột mốc quan trọng về tiếp thị/thống kê cho bản phát hành.
  • Cửa sổ ngữ cảnh: 262,144 mã thông báo (hỗ trợ dữ liệu đầu vào rất dài và bản ghi nhiều tệp).
  • (Các) chế độ: Biến thể "Hướng dẫn" được điều chỉnh theo hướng dẫn với sự hỗ trợ cho Suy nghĩ (chuỗi suy nghĩ có chủ đích) và không suy nghĩ chế độ nhanh trong họ Qwen3.
  • Khả dụng: Truy cập xem trước qua Trò chuyện Qwen, Alibaba Cloud Model Studio (điểm cuối tương thích với OpenAI hoặc DashScope) và các nhà cung cấp định tuyến như Sao chổiAPI.

Chi tiết kỹ thuật (kiến trúc & chế độ)

  • Kiến trúc: Qwen3-Max tuân theo dòng thiết kế Qwen3 sử dụng hỗn hợp dày đặc + Hỗn hợp chuyên gia (MoE) các thành phần trong các biến thể lớn hơn, cùng với các lựa chọn kỹ thuật để tối ưu hóa hiệu quả suy luận cho số lượng tham số rất lớn.
  • Chế độ suy nghĩ so với chế độ không suy nghĩ: Dòng Qwen3 đã giới thiệu một chế độ suy nghĩ (đối với đầu ra theo kiểu chuỗi suy nghĩ nhiều bước) và chế độ không suy nghĩ để trả lời nhanh hơn, súc tích hơn; nền tảng này cung cấp các tham số để chuyển đổi các hành vi này.
  • Tính năng lưu trữ ngữ cảnh/hiệu suất: Danh sách Model Studio bộ nhớ đệm ngữ cảnh hỗ trợ các yêu cầu lớn nhằm giảm chi phí đầu vào lặp lại và cải thiện thông lượng trên các bối cảnh lặp lại.

Hiệu suất điểm chuẩn

báo cáo tham chiếu đến SuperGPQA, các biến thể LiveCodeBench, AIME25 và các bộ tiêu chuẩn/cuộc thi khác trong đó Qwen3-Max có vẻ cạnh tranh hoặc dẫn đầu.

API Qwen3-Max-Preview

Hạn chế và rủi ro (lưu ý thực tế và an toàn)

  • Độ mờ đục cho công thức luyện tập đầy đủ/tạ: Là bản xem trước, toàn bộ tài liệu huấn luyện/dữ liệu/phát hành trọng lượng và khả năng tái tạo có thể bị hạn chế so với các bản phát hành Qwen3 trọng lượng mở trước đó. Một số mô hình dòng Qwen3 đã được phát hành trọng lượng mở, nhưng Qwen3-Max đang được cung cấp dưới dạng bản xem trước có kiểm soát để truy cập đám mây. làm giảm khả năng tái tạo dành cho các nhà nghiên cứu độc lập.
  • Ảo giác và sự thật: Các báo cáo của nhà cung cấp khẳng định giảm ảo giác, nhưng việc sử dụng thực tế vẫn sẽ phát hiện ra những sai sót thực tế và khẳng định quá tự tin — các cảnh báo LLM tiêu chuẩn vẫn được áp dụng. Cần đánh giá độc lập trước khi triển khai các dự án có rủi ro cao.
  • Chi phí theo quy mô: Với cửa sổ ngữ cảnh rộng lớn và khả năng cao, chi phí mã thông báo có thể rất quan trọng đối với các yêu cầu rất dài hoặc thông lượng sản xuất. Sử dụng bộ nhớ đệm, phân đoạn và kiểm soát ngân sách.
  • Những cân nhắc về quy định và quyền sở hữu dữ liệu: Người dùng doanh nghiệp nên kiểm tra các khu vực của Alibaba Cloud, nơi lưu trữ dữ liệu và các tác động tuân thủ trước khi xử lý thông tin nhạy cảm. (Tài liệu Model Studio bao gồm các điểm cuối và ghi chú cụ thể theo từng khu vực.)

Trường hợp sử dụng

  • Hiểu biết tài liệu / tóm tắt ở quy mô lớn: tóm tắt pháp lý, thông số kỹ thuật và cơ sở kiến ​​thức đa tệp (lợi ích: Mã thông báo 262K cửa sổ).
  • Suy luận mã ngữ cảnh dài & hỗ trợ mã quy mô kho lưu trữ: hiểu biết về mã nhiều tệp, đánh giá PR lớn, đề xuất tái cấu trúc cấp kho lưu trữ.
  • Suy luận phức tạp và nhiệm vụ liên kết suy nghĩ: các cuộc thi toán học, lập kế hoạch nhiều bước, quy trình làm việc chuyên nghiệp trong đó các dấu vết "suy nghĩ" giúp truy xuất nguồn gốc.
  • Trích xuất dữ liệu có cấu trúc và hỏi đáp đa ngôn ngữ cho doanh nghiệp: hỗ trợ kho dữ liệu đa ngôn ngữ lớn và khả năng xuất dữ liệu có cấu trúc (JSON/bảng).

Cách gọi API Qqwen3-max-preview từ CometAPI

qwen3-max-preview Giá API trong CometAPI,giảm giá 20% so với giá chính thức:

Mã thông báo đầu vào$0.24
Mã thông báo đầu ra$2.42

Các bước cần thiết

  • Đăng nhập vào " cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước
  • Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp vào “Thêm mã thông báo” tại mã thông báo API trong trung tâm cá nhân, nhận khóa mã thông báo: sk-xxxxx và gửi.
  • Lấy url của trang web này: https://api.cometapi.com/

Phương pháp sử dụng

  1. Chọn điểm cuối "qwen3-max-preview" để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương thức yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp thử nghiệm Apifox để thuận tiện cho bạn.
  2. Thay thế bằng khóa CometAPI thực tế từ tài khoản của bạn.
  3. Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường nội dung—đây là nội dung mà mô hình sẽ phản hồi.
  4. . Xử lý phản hồi API để nhận được câu trả lời đã tạo.

Cuộc gọi API

CometAPI cung cấp một API REST hoàn toàn tương thích—cho việc di chuyển liền mạch. Chi tiết chính để  Tài liệu API:

  • Tham số cốt lõipromptmax_tokens_to_sampletemperaturestop_sequences
  • Điểm cuối: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  • Thông số mô hình: qwen3-max-xem trước
  • Xác thực: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
  • Loại-Nội dung: application/json .

Thay thế CometAPI_API_KEY với chìa khóa của bạn; lưu ý URL cơ sở.

Python (yêu cầu) — Tương thích với OpenAI

import os, requests
API_KEY = os.getenv("CometAPI_API_KEY")
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
  "model": "qwen3-max-preview",
  "messages": [
    {"role":"system","content":"You are a concise assistant."},
    {"role":"user","content":"Explain the pros and cons of using an MoE model for summarization."}
  ],
  "max_tokens": 512,
  "temperature": 0.1,
  "enable_thinking": True
}
resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(resp.status_code, resp.json())

Mẹo: sử dụng max_input_tokens, max_output_tokensvà Model Studio bộ nhớ đệm ngữ cảnh các tính năng khi gửi các ngữ cảnh rất lớn để kiểm soát chi phí và thông lượng.

Xem thêm Qwen3-Bộ mã hóa

SHARE THIS BLOG

500+ Mô hình trong Một API

Giảm giá lên đến 20%