Qwen3-Max-預覽 API

Qwen3-Max-Preview 是阿里巴巴 Qwen3 系列的最新旗艦預覽模型——一個擁有萬億以上參數、混合專家 (MoE) 風格的模型，擁有超長的 262k 令牌上下文窗口，目前已發布預覽版，供企業/雲端使用。它的目標客戶是 *深度推理、長文檔理解、編碼和代理工作流程.

基本資訊和標題特徵

• 名稱/標籤： qwen3-max-preview （指示）。
• 規模： 超過 1 兆個參數 （萬億參數旗艦）。這是該版本的關鍵行銷/統計里程碑。
• 上下文視窗： 262,144令牌 （支援非常長的輸入和多文件記錄）。
• 模式： 指令調整的“Instruct”變體，支持 思維 （深思熟慮的思路）和 不思考 Qwen3 系列中的快速模式。
• 庫存： 透過預覽訪問 Qwen聊天, 阿里雲模型工作室 （OpenAI 相容或 DashScope 端點）和路由供應商，例如 彗星API.

技術細節（架構和模式）

• 建築： Qwen3-Max 沿襲了 Qwen3 的設計風格，採用了多種 密集+混合專家（MoE） 更大變體中的組件，加上工程選擇以優化非常大的參數計數的推理效率。
• 思考模式 vs 非思考模式： Qwen3系列推出了 思維模式 （用於多步驟思路鍊輸出）和 非思考模式 為了獲得更快、更簡潔的回應；平台公開了參數來切換這些行為。
• 上下文快取/效能特點： 模型工作室列表 上下文快取 支援大型請求以減少重複輸入成本並提高重複上下文的吞吐量。

基準性能

報告參考了 SuperGPQA、LiveCodeBench 變體、AIME25 和其他競賽/基準套件，其中 Qwen3-Max 看起來具有競爭力或領先地位。

限制和風險（實用和安全說明）

• 完整訓練方案/權重的不透明度： 作為預覽版，與早期開放重量版 Qwen3 相比，完整的訓練/資料/權重發布和可重現性資料可能有限。部分 Qwen3 系列車型已開放重量版發布，但 Qwen3-Max 以受控預覽版的形式交付，僅供雲端存取。 降低可重複性 適合獨立研究人員。
• 幻覺與事實： 供應商報告聲稱幻覺減少，但實際使用中仍會發現事實錯誤和過度自信的斷言——適用標準法學碩士（LLM）注意事項。在高風險部署之前，必須進行獨立評估。
• 規模成本： 憑藉巨大的上下文視窗和強大的功能， 代幣成本 對於非常長的提示或生產吞吐量來說，這可能非常重要。使用快取、分塊和預算控制。
• 監理和數據主權考量： 企業用戶在處理敏感資訊之前，應檢查阿里雲區域、資料駐留及合規性影響。 （Model Studio 文件包含特定區域的端點和說明。）

使用場景

• 大規模文件理解/總結： 法律摘要、技術規格和多文件知識庫（優勢： 262K 代幣 窗戶）。
• 長上下文程式碼推理和儲存庫規模碼輔助： 多文件程式碼理解、大型 PR 審查、儲存庫層級重構建議。
• 複雜推理與思路鏈任務： 數學競賽、多步驟規劃、代理工作流程，其中「思考」痕跡有助於可追溯性。
• 多語言、企業問答和結構化資料擷取： 大型多語言語料庫支援和結構化輸出能力（JSON/表格）。

如何從 CometAPI 呼叫 Qqwen3-max-preview API

qwen3-max-preview CometAPI 中的 API 定價，比官方價格便宜 20%：

所需步驟

• 登錄到 cometapi.com。如果您還不是我們的用戶，請先註冊
• 取得介面的存取憑證API key。在個人中心的API token處點選“新增Token”，取得Token金鑰：sk-xxxxx並提交。
• 取得此網站的 URL： https://api.cometapi.com/

使用方法

1. 選擇「qwen3-max-preview」端點發送API請求並設定請求體。請求方法和請求體可從我們官網API文件取得。為了方便您使用，我們官網也提供了Apifox測試。
2. 代替使用您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。
3. 將您的問題或請求插入內容欄位 - 這是模型將會回應的內容。
4. 。處理 API 回應以取得產生的答案。

API調用

CometAPI 提供完全相容的 REST API，以實現無縫遷移。關鍵細節如下：  API 文件:

• 核心參數: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• 終點： https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• 模型參數： qwen3-max-預覽
• 驗證： Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• 內容類型： application/json .

更換 CometAPI_API_KEY 用你的鑰匙；注意 基本 URL.

Python（請求）－與 OpenAI 相容

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())

小提示: 使用 max_input_tokens, max_output_tokens以及 Model Studio 的 上下文快取 發送非常大的上下文時的功能來控製成本和吞吐量。

參見 Qwen3-編碼器