Robocikowo>ROBOCIKOWO
Qwen3-Max

Qwen3-Max

Max · Rodzina: Qwen3
Flagowy zamknięty model z rodziny Qwen3 - MoE ponad 1 biliona parametrów trenowany na ~36T tokenów. Dostępny przez Alibaba Cloud API i qwen.ai, konkurent GPT-5, Claude i Gemini w klasie frontier.
✓ Aktywny✓ Publiczny dostępWyróżnionyLLMModel rozumowaniaModel używający narzędzi📁 Qwen3
Okno kontekstowe
262K
tokenów
Parametry
1T+ (MoE)
parametrów
Max output
32 768
tokenów
Data premiery
24 września 2025
Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud

Przegląd

Qwen3-Max to flagowy zamknięty model językowy Alibaba Cloud, oficjalnie ogłoszony 24 września 2025 roku (preview w lipcu 2025 podczas World AI Conference w Szanghaju). Jest pierwszym modelem z rodziny Qwen3 przekraczającym 1 bilion parametrów (~1T). Architektura oparta o Mixture-of-Experts - z aktywacją tylko podzbioru ekspertów przy każdym zapytaniu, co obniża realny koszt inference przy zachowaniu skali modelu. Model został wstępnie wytrenowany na ~36 bilionach tokenów w 119 językach, z rozbudowanym stage'em post-treningowym.

Kluczowe zdolności: rozumowanie zaawansowane (Qwen3-Max-Thinking), zdolności agentowe (planowanie, tool use, długoterminowe zadania), programowanie (SWE-Bench Verified: 69,6% dla wariantu Instruct, konkuruje z GPT-5 i Claude Opus 4), matematyka (AIME 2025 - wysokie wyniki), rozumienie długiego kontekstu do 262 144 tokenów (256K), instrukcje wielojęzyczne. Alibaba pozycjonuje model jako 'thinking-native' - potrafi automatycznie decydować, kiedy uruchomić rozszerzone rozumowanie, a kiedy odpowiedzieć bezpośrednio.

Warianty rodziny Qwen3-Max: Qwen3-Max-Instruct (bazowy, follow-instructions), Qwen3-Max-Thinking (reasoning z wydłużonym chain-of-thought, może generować odpowiedzi z multimediami - obraz, wideo - poprzez integrację z Qwen3-VL/Qwen3-Omni). Alibaba udostępnia model wyłącznie przez API (DashScope / Alibaba Cloud Model Studio) i przez chatbot qwen.ai. Wagi nie są publikowane - Qwen3-Max jest jednym z niewielu Qwen zamkniętych na tle rodziny Qwen3 udostępnianej głównie na Apache 2.0.

Wyniki i pozycjonowanie: Alibaba ogłosił, że Qwen3-Max osiąga wyniki porównywalne lub lepsze od Claude Opus 4, Kimi K2, DeepSeek V3.1 i GPT-5 na wybranych benchmarkach agentowych (Tau-Bench, BFCL v3). Cennik przez Alibaba Cloud: około $1,20 za 1M tokenów input i $6,00 za 1M output (tiered w zależności od długości kontekstu). Aplikacja Qwen mobile miała 234 mln użytkowników w maju 2026 (Reuters).

Kontekst szerszy: Qwen3-Max jest kluczowym elementem strategii Alibaba wobec proprietary frontier models. Dyrektor Alibaba Cloud Eddie Wu (CEO Alibaba, kieruje też AI Business Unit 'Alibaba Token Hub' od marca 2026) oraz Chief AI Architect Zhou Jingren (dawniej head of Tongyi Lab) nadzorują rozwój. Były head Qwen Junyang Lin odszedł w marcu 2026 po wydaniu Qwen3.5. Wikidata: Q130234299. Oficjalna strona modelu: qwen.ai/blog?id=qwen3-max.

Klasyfikacja
LLMModel rozumowaniaModel używający narzędzi
Rodzina: Qwen3
Dostęp i wdrożenie
APIHostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 262K
🧩 Parametry: 1T+ (MoE)
Narzędzia
📥 Wejście: tekst, obraz, dokumenty, dane strukturalne

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe
262K
tokenów
Parametry
1T+ (MoE)
parametrów
Max output tokens
32 768
tokenów na odpowiedź
Knowledge cutoff
1 cze 2025
Data graniczna wiedzy
Licencja
Proprietary (Alibaba Cloud commercial)
Wymagania sprzętowe
Model dostępny wyłącznie przez API Alibaba Cloud (DashScope, Model Studio) - brak wag do samodzielnego hostingu. Alibaba serwuje model na własnej infrastrukturze GPU/ASIC (m.in. własne akceleratory Hanguang / Pingtouge).
Funkcje:Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textimagedocumentsstructured_data
⬆ Wyjście (Output)
textcodestructured_data

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Zaawansowane rozumowanie
Zdolność do wieloetapowego, ustrukturyzowanego rozumowania: analiza problemów, planowanie kroków, wnioskowanie na podstawie hipotez. Modele reasoning-first (np. GPT-5.1 Thinking) dedykują część inferencji na łańcuchy myślowe zanim udzielą odpowiedzi.
Kategoria: reasoning
Rozszerzony tryb rozumowania
Wariant modelu rozumującego z dłuższym budżetem inferencji: więcej cykli myślenia, większa precyzja odpowiedzi kosztem czasu odpowiedzi. Wybór między 'standard' a 'extended' thinking pozostawiony użytkownikowi (np. selektor w GPT-5.2 Pro).
Kategoria: reasoning
Adaptacyjny wysiłek rozumowania
Model sam decyduje ile 'myślenia' poświęcić na konkretne zapytanie: proste pytania odpowiadane szybko, złożone problemy dostają więcej cykli inferencji. Cecha GPT-5.1 (Instant i Thinking) skracająca czas dla łatwych zadań, wydłużająca dla trudnych.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie wieloetapowe
Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie matematyczne
Zdolność modelu do rozwiązywania zadań matematycznych wymagających wieloetapowego rozumowania — równania, dowody, kombinatoryka, geometria, rachunek różniczkowy, zadania konkursowe.
Kategoria: reasoning
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Kodowanie agentowe
Wielogodzinne, wieloetapowe zadania programistyczne wykonywane samodzielnie przez model: klonowanie repozytorium, uruchamianie testów, iteracja poprawek, integracja z narzędziami CLI. Charakterystyczne dla wariantów Codex (GPT-5.1-Codex-Mini, Codex-Max).
Kategoria: coding
Zdolności agentowe
Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.
Kategoria: planning
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language

Wyniki benchmarków

4 benchmarki
SWE-Bench Verified
resolved rate · Qwen3-Max-Instruct, agentowa naprawa realnych issues z GitHub
69.6%%
📅 24 wrz 2025📄 Qwen3-Max Blog (qwen.ai/blog?id=qwen3-max, 2025-09-24)
Tau-Bench
pass rate · Ewaluacja agentowa w środowiskach airline / retail
N/A (comparable to Claude Opus 4)%
📅 24 wrz 2025📄 Qwen3-Max Blog (qwen.ai/blog?id=qwen3-max, 2025-09-24)
BFCL v3
function calling accuracy · Berkeley Function Calling Leaderboard v3, ocena zdolności tool-use i function calling
N/A (top-tier)%
📅 24 wrz 2025📄 Qwen3-Max Blog (qwen.ai/blog?id=qwen3-max, 2025-09-24)
AIME 2025
accuracy · Konkurs American Invitational Mathematics Examination 2025, wariant Qwen3-Max-Thinking
N/A (top-tier reasoning)%
📅 1 lis 2025📄 Qwen3-Max-Thinking Blog (qwen.ai)

Cennik

Architektura techniczna

Rdzeń architektury (Core Architecture)

Wdrożenie i bezpieczeństwo

🔒 Security / Enterprise
✓ Zweryfikowane informacje enterprise

Model hostowany wyłącznie w chmurze Alibaba Cloud - klienci enterprise mogą wybierać regiony (Chiny, Singapur, Malezja, Niemcy, USA, Dubaj) zgodnie z wymogami data residency. Alibaba Cloud posiada certyfikacje ISO 27001, SOC 2, PCI DSS. Ze względu na siedzibę w Chinach model podlega chińskim regulacjom AI (m.in. rejestracja Cyberspace Administration of China). Wagi nie są dostępne do samodzielnego hostingu, co uniemożliwia deployment offline.