Bolehkah saya jalankan Qwen3 Max secara tempatan?

Tidak. Qwen3 Max hanya melalui API dan Alibaba tidak mengeluarkan berat terbuka untuknya, jadi penyebaran tempatan tidak mungkin.

Berapa kos Qwen3 Max dan berapa panjang konteksnya?

Ia berharga $0.78 bagi sejuta token input dan $3.90 bagi sejuta token output, dengan tetingkap konteks 262,144 token.

Bagaimana Qwen3 Max berbeza daripada model Qwen3 lain?

Ia adalah model teratas dalam siri Qwen3, diletakkan di atas varian Qwen3 yang lebih kecil atau ringan, dengan penaakulan, mengikuti arahan, dan liputan pelbagai bahasa terkuat yang diterbitkan Alibaba dalam generasi ini.

Qwen3 Max

5384°

#llm #qwen #penalaran #banyak bahasa #konteks panjang #penyelidikan

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Qwen | konteks 262,144 token | $0.78/M input, $3.90/M output. Qwen3-Max adalah keluaran terkini yang dibina atas siri Qwen3, menawarkan peningkatan besar dalam penalaran, mengikuti arahan, sokongan pelbagai bahasa, dan liputan pengetahuan ekor panjang berbanding versi Januari 2025. Ia...

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Qwen3 Max adalah model API tertutup utama Alibaba dari siri Qwen3, dengan tetingkap konteks 262,144 token dan peningkatan bermakna berbanding keluaran Januari 2025 dalam penaakulan, mengikuti arahan, liputan pelbagai bahasa, dan pengetahuan ekor panjang. Ia berada di hujung premium barisan Qwen3. Jika anda memerlukan kedalaman penaakulan serius dan sokongan bahasa luas tanpa menjalankan perkakasan sendiri, ini adalah jawapan terbaik Alibaba.

Dikenali untuk

Penaakulan kuat dan mengikuti arahan merentasi tugas kompleks berbilang langkah
Sokongan pelbagai bahasa luas dengan liputan lebih baik untuk bahasa kurang biasa
Konteks 262,144 token — cukup panjang untuk pangkalan kod besar atau set dokumen
Pengetahuan ekor panjang yang dipertingkatkan berbanding keluaran Qwen3 terdahulu
Model teratas dalam hierarki keluarga Qwen3 dari segi keupayaan

Berhati-hati dengan

API sahaja: tiada berat terbuka, jadi anda tidak boleh jalankan secara tempatan atau hos sendiri.
Token output berharga lima kali ganda input — respons panjang yang dijana boleh menjadi mahal.
Alibaba tidak menerbitkan bilangan parameter atau terma lesen secara terbuka.

Terbaik untuk

Arahan untuk cuba

Pelan penaakulan berbilang langkah

Sebuah kilang menghasilkan 240 widget sejam. Proses baru meningkatkan output sebanyak 15% tetapi memerlukan 20 minit henti setiap 4 jam. Kira jumlah bersih widget yang dihasilkan dalam syif 10 jam dengan proses baru berbanding lama, kemudian cadangkan yang mana patut digunakan jika sasaran harian adalah 2,100 widget.

Ringkasan dokumen rentas bahasa

Teks berikut adalah campuran bahasa Inggeris, Perancis, dan Mandarin. Baca ketiga-tiga bahagian, kenal pasti persetujuan dan pertentangan antara mereka, dan tulis ringkasan bersatu dalam bahasa Inggeris. [Tampal dokumen pelbagai bahasa anda di sini.]

Refaktor pangkalan kod padat

Ini adalah modul Python yang mengendalikan pengesahan pengguna. Kenal pasti sebarang kelemahan keselamatan, terangkan setiap satu dalam istilah mudah, kemudian tulis semula modul untuk membaikinya sambil mengekalkan tandatangan fungsi sedia ada. Tambah komen sebaris yang menerangkan apa yang diubah dan kenapa.

Bandingkan dengan

Qwen3.8 Max (0902)
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Model hanya API
konteks 81,920 token · Input $0.20/M, output $2.40/M
Qwen3 VL 32B Instruct
Model hanya API
konteks 131,072 token · Input $0.10/M, output $0.42/M
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $0.26/M, output $1.56/M

Lebih banyak model teks dari qwen

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Qwen3 Max secara tempatan?: Tidak. Qwen3 Max hanya melalui API dan Alibaba tidak mengeluarkan berat terbuka untuknya, jadi penyebaran tempatan tidak mungkin.
Berapa kos Qwen3 Max dan berapa panjang konteksnya?: Ia berharga $0.78 bagi sejuta token input dan $3.90 bagi sejuta token output, dengan tetingkap konteks 262,144 token.
Bagaimana Qwen3 Max berbeza daripada model Qwen3 lain?: Ia adalah model teratas dalam siri Qwen3, diletakkan di atas varian Qwen3 yang lebih kecil atau ringan, dengan penaakulan, mengikuti arahan, dan liputan pelbagai bahasa terkuat yang diterbitkan Alibaba dalam generasi ini.

Keputusan Kapten
Model API frontier yang berkemampuan dan patut dipertimbangkan jika anda memerlukan penaakulan mendalam dan liputan bahasa luas, tetapi harga output memerlukan disiplin tertentu.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

ERNIE 4.5 VL 424B A47B

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Qwen3 Max ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm qwen penalaran banyak bahasa konteks panjang penyelidikan pengaturcaraan

Layari mengikut keluarga model