Qwen 3-max 的技術規格
| 欄位 | 值 / 註記 |
|---|---|
| 官方模型名稱 / 版本 | qwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max;提供「Thinking」變體)。 |
| 參數規模 | > 1 兆個參數(兆級旗艦)。 |
| 架構 | Qwen3 系列設計;為提升效率,在整個 Qwen3 系列中使用混合專家(MoE)技術;提供專門的「Thinking」/推理模式。 |
| 訓練資料量 | 據報約 ~36 兆個詞元(預訓練混合配方見 Qwen3 技術資料)。 |
| 原生上下文長度 | 原生 32,768 個詞元;據報經驗證的方法(例如 RoPE/YaRN)在實驗中可將行為擴展至更長視窗。 |
| 典型支援模態 | Qwen3 系列支援文字與多模態擴充(提供影像編輯/視覺變體);Qwen3-Max 專注於文字 + 智能體/工具整合以進行推理。 |
| 模式 | Thinking(逐步推理/工具使用)與 Non-thinking(快速指令)。此快照明確支援內建工具。 |
什麼是 Qwen3-Max
Qwen3-Max 是 Qwen3 世代中的高能力層級:一款聚焦推理、為複雜推理、工具/智能體工作流程、檢索增強生成(RAG)與長上下文任務而工程化的模型。「Thinking」設計在需要時可產生逐步的 Chain-of-Thought(CoT)風格輸出,而 Non-thinking 模式則提供更低延遲的回應。2026-01-23 的快照著重於內建工具呼叫與企業級推理就緒。
Qwen3-Max 的主要功能
- 前沿推理(「Thinking」模式):一種推理/「Thinking」推理模式,旨在生成逐步軌跡並提升多步推理的準確度。
- 兆級參數規模:旗艦規模,旨在提升於推理、程式碼與對齊敏感任務上的表現。
- 長上下文(原生 32K):原生 32,768 詞元視窗;經驗證技術據報可在特定情境下處理更長的視窗。適用於長文檔、多文檔摘要與大型智能體狀態。
- 智能體/工具整合:設計為更有效地呼叫外部工具、決定何時搜尋或執行程式碼,並為企業任務協調多步驟智能體流程。
- 多語言與程式能力:基於大規模多語言語料訓練,於程式撰寫與程式碼生成任務上表現強勁。
Qwen3-Max 的基準表現

Qwen3-Max 與部分同代產品比較
- 對比 GPT-5.2(OpenAI)— 媒體比較認為,在啟用工具使用時,Qwen3-Max-Thinking 在多步推理基準上具競爭力;絕對排名因基準與測試流程而異。Qwen 的價格/詞元分級看似針對大量智能體/RAG 使用具備競爭力。
- 對比 Gemini 3 Pro(Google)— 部分公開比較(HLE)顯示 Qwen3-Max-Thinking 在特定推理評測上優於 Gemini 3 Pro;結果高度取決於是否啟用工具與評測方法。
- 對比 Anthropic(Claude)及其他供應商 — 媒體報導稱 Qwen3-Max-Thinking 在部分推理與多領域基準上可與部分 Anthropic/Claude 變體持平或超越;獨立基準套件在不同資料集上結果不一。
要點: Qwen3-Max-Thinking 對外被呈現為前沿推理模型,特別是在啟用工具、長上下文與智能體場景中,被認為在多項基準上縮小或追平與西方領先閉源模型的差距。投入生產前,請以自身基準以及確切的快照與推理設定進行驗證。
典型 / 建議使用情境
- 企業級智能體與工具驅動的工作流程(自動化含網路搜尋、資料庫呼叫、計算器)— 該快照明確支援內建工具。
- 長文檔摘要、法律/醫療文檔分析 — 大上下文視窗使 Qwen3-Max 適合長篇 RAG 任務。
- 複雜推理與多步驟問題求解(數學、程式碼推理、研究助理)— Thinking 模式針對 Chain-of-Thought 風格工作流程。
- 多語系生產 — 廣泛的語言覆蓋支援全球部署與非英語管線。
- 高吞吐推理與成本優化 — 可依延遲/成本需求選擇模型家族(MoE 與稠密)與合適的快照。
如何透過 CometAPI 存取 Qwen3-max API
步驟 1: 註冊取得 API 金鑰
登入 cometapi.com。若您尚未成為我們的使用者,請先註冊。登入您的 CometAPI 主控台。取得介面的存取憑證 API 金鑰。在個人中心的 API token 處點擊「Add Token」,取得 token 金鑰:sk-xxxxx 並提交。

步驟 2: 向 Qwen3-max API 發送請求
選擇「qwen3-max-2026-01-23」端點發送 API 請求,並設定請求主體。請求方法與請求主體可於我們網站的 API 文件取得。我們也提供 Apifox 測試以利使用。將您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰替換到請求中。基底 URL 為 Chat Completions。
將您的問題或請求填入 content 欄位——模型會對此做出回應。處理 API 回應以取得生成的答案。
步驟 3: 擷取並驗證結果
處理 API 回應以取得生成的答案。處理完成後,API 會回傳任務狀態與輸出資料。