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Qwen3-Max-Thinking

推理大模型Qwen3

Qwen3-Max-Thinking

发布时间: 2026-01-26更新于: 2026-07-17 23:18:33.099知识截止: 2024-101,989
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
1万亿
上下文长度
1000K
中文支持
支持
推理能力

Qwen3-Max-Thinking 是阿里巴巴于 2026-01-26 发布的推理大模型。支持文本输入和文本输出,上下文窗口为 1000K,主要能力包括推理大模型、多语言。页面已收录官方资料、API 定价、公开评测,便于核对规格和使用成本。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Qwen3-Max-Thinking

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 扩展 (Extended) (默认)
上下文长度
1000K tokens
最大输出长度
32K tokens
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本 → 文本
发布时间
2026-01-26
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
1万亿 / 不涉及
知识截止
2024-10
Qwen3-Max-Thinking

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
Qwen3-Max-Thinking

官方介绍与博客

Qwen3-Max-Thinking

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本-$1.20/ 1M$6.00/ 1M
文本上下文长度 > 32000$2.40/ 1M$12.00/ 1M
Qwen3-Max-Thinking

评测结果

Qwen3-Max-Thinking 当前已收录的代表性评测结果包括 C-Eval(1 / 10,得分 93.70)、LiveCodeBench(14 / 123,得分 85.90)、MMLU Pro(22 / 132,得分 85.70)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
工具使用

综合评估

共 5 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
93.70
1 / 10
87.40
38 / 187
85.70
22 / 132
49.80
30 / 172
30.20
88 / 172

编程与软件工程

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
85.90
14 / 123
75.30
37 / 112

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
82.10
11 / 43

指令跟随

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
70.90
12 / 30

数学推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
83.90
11 / 21

OpenClaw智能体能力综合测评

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Pinch Bench
思考模式工具
80.30
23 / 37

和其他模型对比

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Qwen3-Max-Thinking

发布机构

Qwen3-Max-Thinking

模型解读

2025年9月,阿里层发布Qwen3-Max-Thinking的预览版本,但是直到4个多月后的2026年1月26日,才发布了Qwen3-Max-Thinking的正式版本,正式版本相比较预览版本能力显著提升。但是中间经过了这么长时间,可能是做了继续的后训练。



1. Qwen3-Max-Thinking 简介与核心定位

Qwen3-Max-Thinking 是阿里云于 2026 年 1 月正式发布的通义千问系列最强旗舰模型,也是阿里首个参数规模突破万亿(1T+)的生产级模型。作为 Qwen3 系列的巅峰之作,该模型专为解决极高复杂度的科学推理、数学计算及深度编程任务而设计。其核心突破在于引入了“测试时扩展(Test-time Scaling)”机制与自适应工具调用能力,标志着通义千问从“通用对话”向“深度推理与自主智能体”的代际跨越。在官方定位中,它不仅是常规的对话模型,更是具备“慢思考”能力的推理专家,旨在对标并超越 GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro 等国际顶尖模型。

2. 架构与技术规格

  • 模型参数:总参数量超过 10,000 亿(1 Trillion+),采用极其高效的 MoE(混合专家)架构,在保持超大规模知识容量的同时,通过稀疏激活显著降低了推理成本。
  • 上下文窗口:原生支持 1M (1,000,000) Tokens 上下文,结合阿里独创的 ChunkFlow 策略,能够处理超长文档分析与代码库级的全量阅读。
  • 架构特点:核心创新在于引入了强化学习后训练(Post-training RL)与测试时扩展机制。模型不再只是简单预测下一个 Token,而是能够通过“思考模式”在内部进行多轮自我迭代、错误修正与路径探索,从而在输出最终答案前完成深度的逻辑验证。

3. 核心能力与支持模态

  • 模态支持:当前版本主要聚焦于纯文本与代码的高级推理(Text-in, Text-out),暂未集成视觉等多模态原生输入(需配合 Qwen-VL 使用)。
  • 能力详述
     - 深度思考(Thinking Mode):在处理奥数题、复杂算法或科研难题时,模型会显式地展示思维链(Chain of Thought),其推理深度与准确率随思考时间线性增长。
     - 自适应工具调用:具备原生 Agent 能力,能根据问题需求自主决定是否调用代码解释器、搜索引擎或知识库,并能自我纠正工具使用的返回错误。

4. 性能与基准评测

根据 2026 年 1 月发布的官方技术报告,Qwen3-Max-Thinking 在多个权威基准测试中刷新了全球纪录:

  • HLE (Humanity's Last Exam):在这一被称为“人类最后测试”的高难评测中,得分达到 58.3,显著优于 GPT-5.2-Thinking (45.5) 和 Gemini 3 Pro (45.8)。
  • 数学与代码:在 AIME 25(数学竞赛)与 LiveCodeBench(实时编程)中均取得 SOTA 成绩,特别是在启用“深度思考”模式后,解决复杂长尾问题的成功率提升了 40% 以上。

5. 应用场景与限制

  • 推荐用例:科学研究辅助(如论文逻辑验证)、复杂金融建模、全栈软件开发、法律文书深度分析等需要高精度与长逻辑链的场景。
  • 已知局限:在开启“思考模式”时,首字延迟(TTFT)会显著增加,且推理成本较常规模式更高;不建议用于简单的闲聊或对实时性要求极高的客服场景。

6. 访问方式与许可

目前 Qwen3-Max-Thinking 已通过阿里云百炼平台(Model Studio)提供 API 服务,模型 ID 为 qwen3-max-2026-01-23。作为商业旗舰模型,该版本不开源,仅提供 API 访问与私有化部署选项。

Qwen3-Max-Thinking

常见问题

Qwen3-Max-Thinking 是什么模型?

Qwen3-Max-Thinking 是阿里巴巴于 2026-01-26 发布的推理大模型。支持文本输入和文本输出,上下文窗口为 1000K,主要能力包括推理大模型、多语言。页面已收录官方资料、API 定价、公开评测,便于核对规格和使用成本。

Qwen3-Max-Thinking 支持哪些输入和输出模态?

当前官方资料记录其支持文本输入,并生成文本输出。

Qwen3-Max-Thinking 的上下文窗口和最大输出是多少?

上下文窗口为 1000K,最大输出为 32K。未公开或无法确认的规格不做推测。

Qwen3-Max-Thinking 适合哪些任务?

根据已收录的官方能力标签,它适合推理大模型、多语言相关任务;实际效果应结合具体工作流验证。

Qwen3-Max-Thinking 是否提供 API,价格如何查看?

页面已收录 阿里巴巴 的 4 条定价规则。价格可能随地域、上下文档位、缓存和时间变化,应以页面价格表及官方计费页为准。

Qwen3-Max-Thinking 是否开源?

代码与模型权重按 不开源 记录;使用前仍应核对官方许可原文。

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