Qwen3-Max؛ بررسی مدل یکتریلیونپارامتری Qwen، استدلال، Benchmark و قیمت API
آخرین راستیآزمایی: ۱۲ سپتامبر ۲۰۲۶
تاریخ عرضه: ۲۴ سپتامبر ۲۰۲۵
قیمت و شیوهٔ محاسبه: برای ورودی تا ۳۲K توکن، ورودی ۱٫۲۰ دلار و خروجی ۶ دلار بهازای هر یک میلیون توکن؛ ورودی بلندتر نرخ بالاتری دارد. تعرفه و دسترسی را برای زمان خرید دوباره در منبع رسمیِ مقاله بررسی کنید.
مقدمه
Qwen3-Max یکی از مهمترین مدلهای خانواده Qwen است؛ مدلی متنمحور که Alibaba آن را برای مسئلههای دشوار، Coding، پیروی از دستور و Workflowهای عاملمحور ساخته است. نخستین نسخه عمومی این محصول در سپتامبر ۲۰۲۵ عرضه شد و با بیش از یک تریلیون پارامتر، جهش بزرگی نسبت به نسلهای قبلی Qwen بهحساب میآمد.
نام محصول ثابت مانده، اما مدلی که امروز با شناسه qwen3-max فراخوانی میشود همان نسخه روز اول نیست. مستند فعلی Alibaba Cloud این Alias را معادل Snapshot دقیق qwen3-max-2026-01-23 میداند؛ نسخهای که Thinking و Non-thinking را در یک Endpoint ترکیب کرده است. بنابراین عددها و قابلیتهای نسخه سپتامبر ۲۰۲۵ را نباید بدون توضیح به سرویس فعلی نسبت داد.
Qwen3-Max دیگر جدیدترین مدل Max در فهرست Alibaba نیست و مدلهای Qwen3.7-Max و Qwen3.8-Max بعد از آن عرضه شدهاند. بااینحال Endpoint آن همچنان فعال است، قیمت عمومی دارد و برای تیمی که روی همین Snapshot ارزیابی یا Integration انجام داده، یک گزینه قابل استفاده محسوب میشود.
معرفی کامل Qwen3-Max
Qwen3-Max توسط تیم Qwen در Alibaba توسعه یافته و از طریق Qwen Chat و Alibaba Cloud Model Studio عرضه میشود. این مدل اختصاصی است و وزنهای آن برای دانلود عمومی منتشر نشدهاند.
نسخهها را از هم جدا کنیم
qwen3-max-2025-09-23: Snapshot عرضه عمومی اولیه و فقط Non-thinkingqwen3-max-2026-01-23: Snapshot جدیدتر با Thinking و Non-thinkingqwen3-max: Alias جاری که در مستند ۱۱ سپتامبر ۲۰۲۶ معادل Snapshot ژانویه معرفی شده استQwen3-Max-Thinking (Heavy): حالت پرمحاسبهای که در بعضی نمایشهای Qwen Chat و آزمایشهای Test-time scaling استفاده شده و نباید امتیازهای آن را نتیجه عادی API دانست
اعلام عمومی نسخه اولیه در ۲۴ سپتامبر ۲۰۲۵ منتشر شد؛ نام Snapshot آن تاریخ ۲۳ سپتامبر را دارد. نسخه Thinking جدید در ۲۵ ژانویه ۲۰۲۶ معرفی و API Snapshot ژانویه در دسترس قرار گرفت.
معماری و مقیاس
Alibaba برای نسخه اصلی Qwen3-Max بیش از یک تریلیون پارامتر و آموزش روی ۳۶ تریلیون توکن را اعلام کرده است. خانواده از طراحی Mixture of Experts در Qwen3 بهره میبرد تا برای هر توکن فقط بخشی از ظرفیت کل فعال شود. تعداد دقیق کل و فعال پارامترهای Snapshot ژانویه جداگانه اعلام نشده است؛ بنابراین نباید از عدد معماری نسخه اولیه، یک مشخصات تأییدشده تازه برای Snapshot فعلی ساخت.
سازنده همچنین استفاده از زیرساختهایی مانند PAI-FlashMoE و ChunkFlow و بهبود بهرهوری آموزش Long-context را گزارش کرده است. این اعداد مهندسی Vendor-reported هستند و معیار مستقیم سرعت API برای کاربر نهایی محسوب نمیشوند.
جایگاه فعلی در بازار
در زمان عرضه، Qwen3-Max رقیب مدلهای سطح بالای OpenAI، Anthropic، Google و آزمایشگاههای چینی بود. Snapshot ژانویه در استدلال، Agentic Search و پیروی از دستور پیشرفت قابلتوجهی نشان داد، اما ارزیابی مستقل Artificial Analysis نشان داد جایگاه آن به سنجه و شیوهٔ اجرای آزمون وابسته است.
در سپتامبر ۲۰۲۶، مزیت اصلی این مدل دیگر «جدیدترین پرچمدار Qwen» نیست؛ مزیت آن یک Snapshot ثابت، Context نسبتاً بلند، API سازگار با OpenAI و مجموعهای از قابلیتهای Agent است. برای پروژه تازه، بهتر است Qwen3-Max در کنار مدلهای جدیدتر همان شرکت ارزیابی شود.
قابلیتهای اصلی Qwen3-Max
تولید و تحلیل متن
مدل متن میگیرد و متن تولید میکند. خلاصهسازی، بازنویسی، استخراج ساختاریافته، تحلیل چند سند، پاسخگویی و تولید محتوای تخصصی در دامنه قابلیتهای آن است. Context برابر ۲۶۲٬۱۴۴ توکن امکان نگهداشتن اسناد یا تاریخچه نسبتاً طولانی را فراهم میکند.
Thinking و Non-thinking
Snapshot ژانویه هر دو حالت را ارائه میدهد. Non-thinking برای پاسخ سریعتر و کارهای روشن مناسب است؛ Thinking برای استدلال چندمرحلهای، ریاضی، برنامهنویسی و تصمیمهای پیچیده کاربرد دارد. سقف خروجی این دو حالت یکسان نیست: مستند فعلی حداکثر ۶۵٬۵۳۶ توکن برای Non-thinking و ۳۲٬۷۶۸ توکن برای Thinking ثبت کرده است.
حداکثر طول زنجیره استدلال ۸۱٬۹۲۰ توکن اعلام شده است. این عدد با Maximum Output پاسخ نهایی یکی نیست و نباید با Context Window جمع ساده زده شود. Thinking طولانی میتواند هزینه و Latency را بهسرعت افزایش دهد.
برنامهنویسی و Coding Agent
Qwen3-Max برای تولید کد، تحلیل Repository، اصلاح Issue و برنامهریزی چندمرحلهای آموزش دیده است. در Benchmark رسمی SWE-bench Verified امتیاز رقابتی دارد، اما نتیجه Agent به مدل تنها وابسته نیست؛ دسترسی به فایل، Terminal، تعداد Turn، تست و سیاست Tool loop روی خروجی اثر مستقیم دارند.
Tool Calling و Agentic Workflow
مدل میتواند ابزار تعریفشده را انتخاب و آرگومان فراخوانی تولید کند. با این قابلیت میتوان Agent جستوجو، تحلیل داده یا عملیات داخلی ساخت. بااینحال پشتیبانی Function Calling به Region و Snapshot وابسته است؛ صفحه Alias جاری آن را در Beijing پشتیبانیشده، اما در Endpoint بینالمللی Singapore پشتیبانینشده نشان میدهد.
Web Search، استخراج وب و Code Interpreter
نسخه Thinking در Qwen Chat میتواند Search، Memory و Code Interpreter را بهشکل تطبیقی انتخاب کند. در API نیز Web Search در بعضی Regionها عرضه شده است. این ویژگی بخشی ثابت و جهانی از هر Endpoint نیست: مستند Alias در Singapore و Virginia آن را پشتیبانیشده و در Frankfurt و Hong Kong پشتیبانینشده ثبت کرده است.
اگر محصول شما به جستوجوی زنده متکی است، صرف نام مدل کافی نیست؛ Region، Scope، Snapshot و Tool configuration را با یک درخواست آزمایشی بررسی کنید.
Structured Output، Prefix Completion و Cache
Alias فعلی در جدول منطقهای Alibaba از Structured Output، Prefix Completion و Context Caching پشتیبانی میکند؛ Batch فقط در Beijing تأیید شده است. Fine-tuning برای این مدل عمومی نیست. تفاوت میان جدول Alias و جدول Snapshot در بعضی قابلیتها نشان میدهد Pinکردن شناسه دقیق برای Production تصمیم امنتری است.
چه قابلیتهایی ندارد؟
Qwen3-Max متنمحور است. ورودی تصویر، صوت یا ویدیو برای این Endpoint اعلام نشده و مدل تصویر، ویدیو، موسیقی یا Speech تولید نمیکند. برای Vision باید سراغ Gemini 3.1 Pro Preview و برای تولید تصویر یا ویدیو سراغ خانواده تخصصی مرتبط رفت.
مهمترین نقاط قوت
- Thinking و Non-thinking در Snapshot واحد ژانویه ۲۰۲۶
- Context Window برابر ۲۶۲٬۱۴۴ توکن
- توان مناسب در استدلال، Coding، پیروی از دستور و Agentic Search
- Web Search و ابزارهای داخلی در Qwen Chat و بعضی Regionهای API
- Structured Output، Prefix Completion و Cache در مسیرهای پشتیبانیشده
- API سازگار با OpenAI و مسیر سازگار با Anthropic برای بعضی Workflowها
- Snapshot ثابت برای تیمهایی که به تکرارپذیری بیشتر از Aliasهای دائماً بهروز نیاز دارند
محدودیتها و نقاط ضعف
مدل Multimodal نیست. اگر ورودی شما Screenshot، نمودار، تصویر محصول، فایل صوتی یا ویدیو دارد، باید Pipeline چندمدلی بسازید یا مدل دیگری انتخاب کنید.
وزنها منتشر نشدهاند؛ در نتیجه Self-hosting، ممیزی کامل وزن و اجرای Air-gapped ممکن نیست. Fine-tuning عمومی نیز در مستند مدل پشتیبانینشده ثبت شده است.
قابلیتها میان Regionها یکسان نیستند. Function Calling که در Beijing یا Snapshot خاص فعال است، ممکن است در Singapore یا Global route غیرفعال باشد. حتی بخشهای مختلف مستند رسمی درباره برخی ترکیبهای Region و Snapshot تفاوت دارند؛ تست قابلیت در Endpoint واقعی ضروری است.
قیمت با طول Input پلکانی بالا میرود. وقتی درخواست از مرز ۳۲K یا ۱۲۸K عبور کند، همه توکنهای همان درخواست با نرخ Tier جدید محاسبه میشوند، نه فقط بخش اضافه. Context بزرگ بدون Retrieval و Budget میتواند هزینه غیرمنتظره بسازد.
بخش اصلی Benchmark عرضه توسط خود Qwen گزارش شده است. هرچند توضیحات روش برای تعدادی از آزمونها منتشر شده، همه Providerها، Harnessها و نسخههای Endpoint الزاماً کاملاً همسان نیستند.
در نهایت، Qwen3-Max دیگر تازهترین Max شرکت نیست. برای ساخت محصول جدید باید ارزش Snapshot ثابت و قیمت آن را در برابر Qwen3.7-Max، Qwen3.8-Max و رقبا بسنجید.
کاربردهای واقعی Qwen3-Max
Agent پژوهش با جستوجوی کنترلشده
سؤال پژوهشی را به چند زیرپرسش تقسیم کنید، Search را فقط در Region پشتیبانیشده فعال کنید و مدل را ملزم کنید برای هر ادعا URL، تاریخ و درجه اطمینان ارائه دهد. این Workflow از Thinking و Agentic Search مدل استفاده میکند، اما منبعسنجی نهایی باید جدا انجام شود.
تحلیل قرارداد یا مجموعه اسناد طولانی
چند قرارداد، ضمیمه و سیاست داخلی را در Context قرار دهید و از مدل بخواهید تعهد، استثنا، تاریخ و تناقض را به JSON تبدیل کند. خروجی باید با Schema validator و بازبینی حقوقی کنترل شود.
رفع Issue در Repository
Agent میتواند Issue را تحلیل، فایلهای مرتبط را جستوجو، Patch کوچک بسازد و تست اجرا کند. دسترسی نوشتن را محدود کنید و Merge یا Deploy را پشت Approval انسانی نگه دارید.
ساخت گزارش مدیریتی از داده و وب
با Code Interpreter میتوان CSV را تحلیل و با Search، زمینه بازار را اضافه کرد. مدل باید محاسبات، منابع و فرضیات را جدا تحویل دهد تا عدد تولیدشده با ادعای وب مخلوط نشود.
اتوماسیون درخواستهای داخلی
درخواست کارمند را به JSON ساختاریافته تبدیل کنید، ابزارهای Read-only سازمان را فراخوانی و پاسخ را خلاصه کنید. تغییر حساب، پرداخت یا ارسال پیام باید نیازمند تأیید باشد.
Qwen3-Max مناسب چه کسانی است؟
تیمهای توسعه Agent، برنامهنویسان، تحلیلگران، پژوهشگران و کسبوکارهایی که به مدل متنمحور قدرتمند با API Alibaba نیاز دارند، مخاطبان اصلیاند. برای کاربرانی که Qwen Chat را ترجیح میدهند، ابزارهای تطبیقی Search و Code Interpreter نیز جذاباند.
این مدل برای طراحان تصویر، تدوینگران و Workflowهای صوتی انتخاب مستقیم نیست. برای استقرار محلی عمومی، این Snapshot گزینهٔ مستقیمی نیست.
مشخصات فنی Qwen3-Max
| مشخصه | مقدار تأییدشده |
|---|---|
| Developer | Alibaba / Qwen Team |
| Model Family | Qwen3 Max |
| Current Alias | qwen3-max |
| Alias Mapping | معادل qwen3-max-2026-01-23 در مستند ۱۱ سپتامبر ۲۰۲۶ |
| Original GA Snapshot | qwen3-max-2025-09-23 |
| Public Announcement | ۲۴ سپتامبر ۲۰۲۵ |
| Current Snapshot Date | ۲۳ ژانویه ۲۰۲۶ |
| Model Type | مدل زبان بزرگ Proprietary، متنبهمتن، Mixture of Experts |
| Parameters | بیش از ۱T برای نسخه اصلی؛ عدد دقیق Snapshot ژانویه جداگانه اعلام نشده |
| Training Data | ۳۶T توکن برای نسخه اصلی، Vendor-reported |
| Input | متن |
| Output | متن |
| Context Window | ۲۶۲٬۱۴۴ توکن |
| Max Input | ۲۵۸٬۰۴۸ توکن |
| Max Output | ۶۵٬۵۳۶ توکن در Non-thinking |
| Max Output in Thinking | ۳۲٬۷۶۸ توکن |
| Max Chain of Thought | ۸۱٬۹۲۰ توکن |
| Reasoning | Thinking و Non-thinking |
| Vision / Audio / Video | خیر |
| Image / Video Generation | خیر |
| Function Calling | وابسته به Region و Snapshot |
| Structured Output | بله در Alias جاری؛ مسیر واقعی بررسی شود |
| Web Search | وابسته به Region؛ در Qwen Chat بهصورت تطبیقی عرضه شده |
| Context Caching | بله در Alias جاری و Regionهای اعلامشده |
| Batch | فقط بعضی Regionها، از جمله Beijing برای Alias فعلی |
| Fine-tuning | پشتیبانی عمومی ندارد |
| API | بله، Alibaba Cloud Model Studio |
| API Compatibility | OpenAI-compatible؛ مسیر Anthropic-compatible نیز مستند شده |
| Open Weights | خیر |
| Current Access | فعال در API و Qwen Chat؛ مدلهای Max جدیدتر نیز موجودند |
۵ نمونه Prompt کاربردی
۱. پژوهش وب با شواهد
درباره [موضوع] فقط از منابع اولیه و بهروز جستوجو کن. ابتدا پرسش را به زیرپرسشهای قابل بررسی تقسیم کن، سپس برای هر ادعا منبع، تاریخ انتشار و تاریخ رویداد را ثبت کن. اختلاف منابع را پنهان نکن و در پایان «یافته قطعی»، «استنباط» و «اطلاعات نامشخص» را جدا بنویس.
۲. Coding Agent با کنترل ریسک
این Issue و Repository را بررسی کن. پیش از ویرایش، تست بازتولید و نقشه فایلهای مرتبط را بساز. کوچکترین Patch قابل دفاع را اعمال کن، Unit test و Type check را اجرا کن و نتیجه هر فرمان را ثبت کن. Secret نخوان، شبکه را فعال نکن و بدون تأیید من Commit یا Deploy نکن.
۳. استخراج ساختاریافته از قراردادها
این قراردادها و ضمیمهها را تحلیل کن. تعهد هر طرف، مبلغ، تاریخ، شرط فسخ، SLA، استثنا و تعارض میان اسناد را مطابق Schema JSON ارائهشده استخراج کن. برای هر فیلد شماره سند و بخش شاهد را بنویس؛ اگر داده وجود ندارد
nullبرگردان و حدس نزن.
۴. تحلیل داده با Code Interpreter
فایل CSV را از نظر داده گمشده، Outlier، تغییرات زمانی و Segmentهای مهم تحلیل کن. همه تبدیلها را در کد قابل بازتولید انجام بده، نمودار مناسب بساز و بین همبستگی و رابطه علّی تفاوت بگذار. در پایان سه تصمیم پیشنهادی همراه با ریسک و معیار سنجش بده.
۵. طراحی Agent چندابزاری
درخواست کاربر را به Plan مرحلهای تبدیل کن. برای هر مرحله مشخص کن آیا پاسخ حافظه کافی است یا Search، Code Interpreter یا API داخلی لازم میشود. ابزار را فقط در صورت نیاز فراخوانی کن، ورودی و خروجی آن را ثبت کن و هر اقدام نوشتنی یا مالی را برای Approval انسانی متوقف کن.
بنچمارکها و مقایسه عملکرد
جدول زیر از اعلام رسمی Qwen3-Max-Thinking در ۲۵ ژانویه ۲۰۲۶ گرفته شده و Vendor-reported است. Qwen برای HLE فقط زیرمجموعه متنی را سنجیده، در HLE با ابزار دسترسی به سایتهای مرتبط با Dataset را مسدود کرده، Tau² را با تنظیم رسمی و BFCL-V4 را با سقف ۱۰۰ Turn اجرا کرده است. بعضی امتیازهای رقبا از گزارشهای رسمی همان شرکتها گردآوری شدهاند؛ بنابراین جدول برای جهتگیری مفید است، نه اثبات آزمایش کاملاً همسان.
| Benchmark | چه چیزی را میسنجد؟ | Qwen3-Max Thinking | GPT-5.2 Thinking | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro | تاریخ و منبع |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | دانش و استدلال چندرشتهای سختتر از MMLU | ۸۵٫۷ | ۸۷٫۴ | ۸۹٫۵ | ۸۹٫۸ | ۲۵ ژانویه ۲۰۲۶، اعلام رسمی Qwen |
| GPQA Diamond | پرسشهای علمی دشوار در سطح تحصیلات تکمیلی | ۸۷٫۴ | ۹۲٫۴ | ۸۷٫۰ | ۹۱٫۹ | همان منبع؛ Vendor-reported |
| HLE، متن و بدون ابزار | پرسشهای بسیار دشوار میانرشتهای | ۳۰٫۲ | ۳۵٫۵ | ۳۰٫۸ | ۳۷٫۵ | همان منبع؛ فقط زیرمجموعه متنی |
| LiveCodeBench v6 | حل مسئله برنامهنویسی تازه و کمنشت | ۸۵٫۹ | ۸۷٫۷ | ۸۴٫۸ | ۹۰٫۷ | همان منبع |
| SWE-bench Verified | حل Issue واقعی Repository | ۷۵٫۳ | ۸۰٫۰ | ۸۰٫۹ | ۷۶٫۲ | همان منبع؛ Harness روی نتیجه اثر دارد |
| HLE با ابزار | حل پرسش دشوار با Search و ابزار | ۴۹٫۸ | ۴۵٫۵ | ۴۳٫۲ | ۴۵٫۸ | همان منبع؛ دسترسی به سایتهای Dataset مسدود شده |
| IFBench | پیروی دقیق از دستورهای قابلسنجش | ۷۰٫۹ | ۷۵٫۴ | ۵۸٫۰ | ۷۰٫۴ | همان منبع |
| Tau² Bench | عملکرد Agent در گفتوگو و Tool Use دامنهای | ۸۲٫۱ | ۸۰٫۹ | ۸۵٫۷ | ۸۵٫۴ | همان منبع؛ تنظیم رسمی اعلام شده |
| BFCL-V4 | صحت Function Calling چندمرحلهای | ۶۷٫۷ | ۶۳٫۱ | ۷۷٫۵ | ۷۲٫۵ | همان منبع؛ حداکثر ۱۰۰ Turn |
| AA-LCR | بازیابی و استدلال در Context بلند | ۶۸٫۷ | ۷۲٫۷ | ۷۴٫۰ | ۷۰٫۷ | همان منبع |
امتیاز Deep Planning از جدول اصلی این مقاله حذف شده، چون خود Qwen آن را Benchmark داخلی معرفی کرده است. نتایج ۱۰۰٪ AIME 2025 و HMMT نسخه Heavy عرضه اولیه نیز وارد جدول نشدهاند؛ آنها با Code Interpreter و Test-time scaling چندمرحلهای بهدست آمدهاند و عملکرد عادی یک فراخوانی API را نشان نمیدهند.
ارزیابی مستقل Artificial Analysis
Artificial Analysis در ۲۹ ژانویه ۲۰۲۶ همین نسل Thinking را با Harness مستقل خود سنجید. این اعداد مربوط به نسخه همان زمان از Intelligence Index هستند؛ شاخص در سپتامبر ۲۰۲۶ تغییر کرده و نباید عدد ۴۰ تاریخی را کنار امتیاز نسخه جدید Index گذاشت.
| معیار مستقل | Qwen3-Max Thinking | توضیح |
|---|---|---|
| Intelligence Index تاریخی | ۴۰ | ترکیبی از چند Eval؛ نسخه ژانویه ۲۰۲۶ شاخص |
| HLE | ۲۶٪ | ارزیابی مستقل بدون ادغام با جدول Vendor |
| IFBench | ۷۱٪ | پیروی از دستور |
| GDPval-AA Elo | ۱۱۷۰ | کار دانشی واقعی با Shell و Web در Harness موسوم به Stirrup |
| AA-Omniscience | ۳۴− | ترکیب دقت دانشی و نرخ توهم؛ بالاتر بهتر است |
منبع این جدول تحلیل مستقل Artificial Analysis است. «—» یعنی عدد مقایسهای در همان گزارش خلاصه منتشر نشده، نه اینکه مدل امتیاز صفر گرفته باشد.
تحلیل نتیجهها
Qwen3-Max در HLE با ابزار بهترین عدد جدول رسمی را دارد و در IFBench، Tau² و LiveCodeBench رقابتی است. نتیجه نشان میدهد نقطه قوت آن ترکیب Reasoning با Search و Code Interpreter است، نه لزوماً برتری مدل خام در همه آزمونها.
در GPQA، HLE بدون ابزار، SWE-bench و Long-context چند رقیب جلوترند. ارزیابی مستقل نیز تصویری متعادل نشان میدهد: پیروی از دستور قوی است، ولی امتیاز کلی و AA-Omniscience آن در همان Snapshot باید با احتیاط تفسیر شوند.
Benchmark نمیگوید مدل در فارسی، Schema شما یا ابزارهای داخلی شرکت چهقدر موفق است. برای تصمیم Production، حداقل ۵۰ تا ۲۰۰ Task واقعی را با Snapshot ثابت، Budget توکن، Timeout و ابزار یکسان اجرا و نرخ موفقیت و هزینه هر Task پذیرفتهشده را مقایسه کنید.
مقایسه Qwen3-Max با رقبا
| مدل | انتخاب مناسبتر برای | ملاحظه اصلی |
|---|---|---|
| Qwen3-Max 2026-01-23 | Workflow متنمحور، Qwen Chat، Agentic Search و Snapshot ثابت | قابلیتهای API منطقهای؛ Multimodal نیست |
| Claude Opus 4.5 | SWE-bench، BFCL و Agentهای متصل به اکوسیستم Claude | مدل بسته و معمولاً هزینه متفاوت |
| Gemini 3 Pro | GPQA، HLE و LiveCodeBench در جدول رسمی Qwen | اکوسیستم Google و شرایط API متفاوت |
| Qwen3.8-Max | پروژه تازهای که جدیدترین Max خود Alibaba را میخواهد | نیازمند Eval و مهاجرت؛ Snapshot متفاوت است |
اگر Workflow شما به Search تطبیقی Qwen Chat یا سازگاری Alibaba متکی است، Qwen3-Max هنوز کاربردی است. اگر از صفر شروع میکنید، مقایسه با Qwen3.8-Max و یک رقیب خارج از Alibaba منطقیتر از انتخاب بر اساس شهرت نسخه ۲۰۲۵ است.
قیمت و API
قیمت زیر مربوط به Singapore / International و آخرین بررسی ۱۲ سپتامبر ۲۰۲۶ است. واحد همه اعداد دلار بهازای یک میلیون توکن است:
| Input یک درخواست | قیمت Input | قیمت Output |
|---|---|---|
| بیش از ۰ تا ۳۲K | ۱٫۲۰ دلار | ۶ دلار |
| بیش از ۳۲K تا ۱۲۸K | ۲٫۴۰ دلار | ۱۲ دلار |
| بیش از ۱۲۸K تا ۲۵۶K | ۳ دلار | ۱۵ دلار |
Alibaba قیمت را بر اساس کل Input همان درخواست تعیین میکند. برای نمونه، درخواست ۱۰۰K وارد Tier دوم میشود و همه توکنهای Input آن با نرخ ۲٫۴۰ دلار محاسبه میشوند. Cache برای Alias جاری تخفیف جدا دارد؛ نرخ دقیق و امکان استفاده به Region وابسته است.
قیمت Global در Frankfurt یا Virginia و نرخ Beijing میتواند پایینتر باشد، اما Scope، محل پردازش و قابلیتها یکسان نیستند. انتخاب صرفاً بر اساس ارزانترین سطر بدون بررسی Data residency و Tool support اشتباه است.
Base URL بینالمللی OpenAI-compatible برابر https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 است. برای پایداری Production بهجای Alias، Snapshot qwen3-max-2026-01-23 را Pin کنید و پیش از مهاجرت Changelog را بخوانید.
Qwen3-Max را در Buffalo147 AI امتحان کنید
برای ارزیابی واقعی، یک Prompt ساده و یک Task چندمرحلهای خودتان را با حالت Thinking و Non-thinking اجرا کنید. کیفیت پاسخ، زمان، تعداد Tool Call، مصرف توکن و هزینه نهایی را کنار هم بسنجید؛ انتخاب مناسب همیشه همان مدلی نیست که طولانیتر فکر میکند.
شروع استفاده از Qwen3-Max در Buffalo147 AI
جمعبندی
Qwen3-Max مدلی بزرگ، متنمحور و مناسب استدلال و Agent است که Snapshot ژانویه ۲۰۲۶ آن Thinking، Search و Tool Use را جدیتر کرده است. Context حدود ۲۶۲K، API سازگار و عملکرد قوی در HLE با ابزار و IFBench، مهمترین مزایای آناند.
محدودیت اصلی فقط نبود Vision نیست؛ Fragmentation منطقهای قابلیتها و قیمت پلکانی نیز اهمیت دارند. وزنها باز نیستند و Benchmarkهای رسمی باید کنار ارزیابی مستقل خوانده شوند.
برای تیمی که در اکوسیستم Alibaba کار میکند یا Snapshot ثابت ژانویه را قبلاً آزموده، Qwen3-Max هنوز انتخاب قابل دفاعی است. برای پروژه جدید، آن را با Qwen3.8-Max، Kimi و یک مدل غربی همرده روی Task واقعی مقایسه کنید.
پرسشهای متداول
Qwen3-Max چیست؟
مدل زبان بزرگ و اختصاصی Alibaba/Qwen برای تولید متن، استدلال، برنامهنویسی و Workflowهای Agentic است. Alias فعلی آن به Snapshot ژانویه ۲۰۲۶ نگاشت میشود.
Qwen3-Max چند پارامتر دارد؟
Alibaba برای نسخه اصلی بیش از یک تریلیون پارامتر اعلام کرده است. عدد دقیق و جداگانه Snapshot ژانویه ۲۰۲۶ عمومی نشده، بنابراین رقم دقیقتری قابل تأیید نیست.
آیا Qwen3-Max از تصویر پشتیبانی میکند؟
خیر. مستند رسمی Input و Output این Endpoint را Text ثبت کرده است. برای تحلیل تصویر باید Gemini 3.1 Pro Preview یا مدل Vision دیگری انتخاب شود.
Context Window و Maximum Output چقدر است؟
Context Window برابر ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است. حداکثر خروجی Non-thinking برابر ۶۵٬۵۳۶ و خروجی Thinking برابر ۳۲٬۷۶۸ توکن اعلام شده است.
آیا Qwen3-Max Web Search و Function Calling دارد؟
در Qwen Chat و بعضی Regionهای API بله، اما پشتیبانی جهانی و یکسان نیست. Region، Scope و Snapshot باید پیش از استفاده بررسی شوند.
آیا Qwen3-Max وزنباز است؟
خیر. وزنهای عمومی این مدل منتشر نشدهاند و استفاده مستقیم از طریق Qwen Chat یا Alibaba Cloud Model Studio انجام میشود.
Qwen3-Max بهتر است یا Claude Opus 4.5؟
جدول رسمی برای بعضی سنجهها برتری متفاوتی نشان میدهد و اعداد منتشرشده از تنظیمات کاملاً یکسان به دست نیامدهاند. برای تصمیم عملی، وظیفه، ابزار، تأخیر و قیمت واقعی هر دو را در پروژهٔ خود بسنجید.
آیا Qwen3-Max رایگان است؟
API آن Pay-as-you-go است. Alibaba برای برخی حسابها و Regionها سهمیه آزمایشی محدود ارائه میکند، اما شرایط آن زماندار و حسابمحور است و نباید دسترسی دائماً رایگان فرض شود.
منابع
- معرفی رسمی Qwen3-Max در سپتامبر ۲۰۲۵
- معرفی رسمی Qwen3-Max-Thinking و جدول Benchmark ژانویه ۲۰۲۶
- مشخصات، Context، قابلیتهای منطقهای و قیمت رسمی qwen3-max
- جدول جامع و بهروز قیمت Model Studio
- ارزیابی مستقل Qwen3-Max-Thinking توسط Artificial Analysis
- گزارش رسمی Alibaba Cloud درباره مقیاس Qwen3-Max
یادداشت تحریریه Buffalo147 AI: امتیازهای جدول نخست توسط Qwen گزارش شدهاند و همه Harnessها الزاماً یکسان نیستند. جدول Artificial Analysis یک ارزیابی مستقل تاریخی با نسخه ژانویه ۲۰۲۶ شاخص است. قیمت و دسترسی در ۱۲ سپتامبر ۲۰۲۶ بررسی شدهاند؛ قابلیت Tool و Search باید برای Region و Snapshot واقعی دوباره آزمایش شود.
