Qwen3-Max-Thinking
Qwen3-Max-Thinking 是由 阿里巴巴 发布的 AI 模型,发布时间为 2026-01-26,定位为 推理大模型,参数规模约为 1万亿,上下文长度为 1000K,采用 不开源 许可,在 C-Eval 上取得 93.70 分。
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
模型基本信息
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
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 / 9,得分 93.70)、LiveCodeBench(14 / 120,得分 85.90)、HLE(26 / 163,得分 49.80)。 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。
综合评估
共 5 项评测和其他模型对比
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发布机构
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。
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