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Q

qwen3 max

輸入:$0.8/M
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- qwen3-max: Alibaba Tongyi Qianwen 團隊最新的 Qwen3-Max 模型，定位為該系列的性能巔峰。 - 🧠 強大的多模態與推理能力：支援超長上下文（最多 128k tokens）與多模態輸入，擅長複雜推理、程式碼生成、翻譯與創意內容。 - ⚡️ 突破性提升：多項技術指標顯著優化、回應速度更快，知識截止點最高至 2025 年，適用於企業級高精度 AI 應用。
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Qwen 3-max 的技術規格

FieldValue / notes
Official model name / versionqwen3-max-2026-01-23 (Qwen3-Max；提供 “Thinking” 變體)。
Parameter scale> 1 兆參數（兆級旗艦）。
ArchitectureQwen3 系列設計；整個 Qwen3 系列為效率採用專家混合（MoE）技術；描述了專用的 “thinking”/推理模式。
Training data volume據報約 ~36 兆 token（預訓練混合配方載於 Qwen3 技術資料）。
Native context length原生 32,768 token；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。
Typical supported modalitiesQwen3 家族中的文字與多模態擴展（存在影像編輯/視覺變體）；Qwen3-Max 聚焦於文字 + 代理/工具整合以進行推理。
ModesThinking（逐步推理/工具使用）與 Non-thinking（快速指令）。快照明確支援內建工具。

什麼是 Qwen3-Max

Qwen3-Max 是 Qwen3 世代中的高能力等級：一款面向推理的模型，專為複雜推理、工具/代理工作流程、檢索增強生成（RAG）與長上下文任務而設計。“Thinking” 設計在需要時可產生鏈式思維（CoT）風格的逐步輸出，而非 Thinking 模式提供較低延遲的回應。2026-01-23 快照強調了內建工具呼叫與企業級推理就緒。

Qwen3-Max 的主要特性

  • 前沿推理（“Thinking” 模式）：一種推理/“thinking” 推理模式，旨在產生逐步軌跡並提升多步推理的準確度。
  • 兆級參數規模：旗艦級規模，旨在全面提升推理、程式碼與對齊敏感任務的表現。
  • 長上下文（原生 32K）：原生 32,768 token 視窗；據報經驗證技術可在特定設定中處理更長的上下文。適用於長文件、多文件摘要與大型代理狀態。
  • 代理/工具整合：設計上可更有效呼叫外部工具、判斷何時搜尋或執行程式碼，並為企業任務協調多步代理流程。
  • 多語言與程式能力：在大量多語語料上訓練，於程式與程式碼生成任務中具有強勁表現。

Qwen3-Max 的基準測試表現

qwen3 max

Qwen3-Max 與部分同期模型比較

  • Versus GPT-5.2 (OpenAI) — 媒體比較將 Qwen3-Max-Thinking 在啟用工具使用時的多步推理基準上定位為具競爭力；絕對排名因基準與協議而異。Qwen 的價格/Token 分級在重度代理/RAG 用途中似乎具備競爭力。
  • Versus 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；同樣地，結果高度依賴於工具啟用與方法學。
  • Versus Anthropic (Claude) and other providers — 媒體報導稱，Qwen3-Max-Thinking 在部分推理與多領域基準上可匹敵或超越部分 Anthropic/Claude 變體；獨立基準套件在不同資料集上的結果則好壞不一。

重點：Qwen3-Max-Thinking 對外被呈現為前沿推理模型，據稱在多項基準上縮小甚至彌合與西方主流閉源模型之間的差距——尤其是在啟用工具、長上下文與代理式設定中。在投入生產前，請以您自己的基準、精確快照與推理配置進行驗證。

典型 / 推薦使用情境

  • 企業代理與工具驅動的工作流程（透過網路搜尋、資料庫呼叫、計算器的自動化）——快照明確支援內建工具。
  • 長文件摘要、法律/醫療文件分析——大型上下文視窗使 Qwen3-Max 適合長型 RAG 任務。
  • 複雜推理與多步問題求解（數學、程式推理、研究助理）——Thinking 模式面向鏈式思維（CoT）風格的工作流程。
  • 多語量產——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 vs 稠密）與適當的快照。

如何透過 CometAPI 存取 Qwen3-max API

步驟 1：申請 API 金鑰

登入 cometapi.com。若您尚未成為使用者，請先註冊。登入您的 CometAPI console。取得介面的存取憑證 API 金鑰。在個人中心的 API token 處點選 “Add Token”，取得 token 金鑰：sk-xxxxx 並提交。

CometAPI 金鑰

步驟 2：發送請求至 Qwen3-max API

選擇 “qwen3-max-2026-01-23” 端點發送 API 請求並設定請求體。請求方法與請求體可由我們網站的 API 文件取得。我們的網站也提供 Apifox 測試以供您便利。將其替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。基礎 URL 為 Chat Completions。

將您的問題或請求插入 content 欄位——模型將回應此內容。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。處理後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。

qwen3 max 的功能

探索 qwen3 max 的核心功能，專為提升效能和可用性而設計。了解這些功能如何為您的專案帶來效益並改善使用者體驗。

qwen3 max 的定價

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qwen3 max 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 qwen3 max 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 qwen3 max 的潛力。
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" }
  ],
  model: "qwen3-max-2026-01-23",
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'

qwen3 max的版本

qwen3 max擁有多個快照的原因可能包括：更新後輸出結果存在差異需保留舊版快照以確保一致性、為開發者提供適應與遷移的過渡期，以及不同快照對應全球或區域端點以優化使用者體驗等潛在因素。各版本間的具體差異請參閱官方文件說明。
Model idDescriptionAvailabilityRequest
qwen3-max-2026-01-23與日期為 2025 年 9 月 23 日的快照相比，這一版本的通義千問 3 系列 Max 模型有效整合了思考與非思考模式，從而全面且顯著提升了整體模型效能。在思考模式下，它同時釋出網頁搜尋、網頁資訊擷取與程式碼直譯器工具，使模型能夠透過引入外部工具並以更慢的思考方式，更準確地解決更具挑戰性的問題。此版本基於日期為 2026 年 1 月 23 日的快照。✅Chat 格式
qwen3-max與預覽版本相比，通義千問 3 系列 Max 模型在代理程式設計與工具呼叫方面進行了特定升級。正式發布的模型達到該領域的最先進（SOTA）水準，能夠適應更複雜的代理需求。✅Chat 格式
qwen3-max-preview通義千問 3 系列 Max 模型預覽版有效整合了思考與非思考模式。在思考模式下，它顯著增強了代理程式設計、常識推理，以及數學／科學／通用推理方面的能力。✅Chat 格式

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