Pot rula Qwen3 Max local?

Nu. Qwen3 Max este doar API și Alibaba nu a lansat greutăți deschise, deci implementarea locală nu este posibilă.

Cât costă Qwen3 Max și cât de mare este contextul?

Costă $0.78 per milion de tokeni de intrare și $3.90 per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.

Cum diferă Qwen3 Max de celelalte modele Qwen3?

Este modelul de top din seria Qwen3, poziționat peste variantele mai mici sau mai ușoare, cu cel mai puternic raționament, urmarea instrucțiunilor și acoperire multilingvă pe care Alibaba le-a publicat în această generație.

Qwen3 Max

5384°

#llm #qwen #raționament #multilingv #context lung #cercetare

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Qwen | context de 262.144 tokeni | $0.78/M input, $3.90/M output. Qwen3-Max este o versiune actualizată construită pe seria Qwen3, oferind îmbunătățiri majore în raționament, urmărirea instrucțiunilor, suport multilingv și acoperire extinsă a cunoștințelor pe termen lung comparativ cu versiunea din ianuarie 2025. Este...

Ghiduri pentru acest model

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen3 Max este modelul API închis de top al Alibaba din seria Qwen3, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni și îmbunătățiri semnificative față de versiunea din ianuarie 2025 în raționament, urmarea instrucțiunilor, acoperire multilingvă și cunoștințe pe termen lung. Se situează la capătul premium al gamei Qwen3. Dacă ai nevoie de raționament serios și suport larg de limbi fără să rulezi hardware propriu, acesta este cel mai bun răspuns al Alibaba.

Cunoscut pentru

Raționament puternic și urmarea instrucțiunilor în sarcini complexe, în mai mulți pași
Suport multilingv larg cu acoperire îmbunătățită pentru limbi mai puțin comune
Fereastră de context de 262.144 tokeni — suficient de lungă pentru baze mari de cod sau seturi de documente
Cunoștințe pe termen lung îmbunătățite față de versiunile anterioare Qwen3
Cel mai performant model din familia Qwen3

Atenție la

Doar API: fără greutăți deschise, deci nu poate fi rulat local sau găzduit singur.
Tokenii de ieșire costă de cinci ori mai mult decât cei de intrare — răspunsurile lungi se pot scumpi rapid.
Alibaba nu a publicat numărul de parametri sau termenii de licență public.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Plan de raționament în mai mulți pași

O fabrică produce 240 de widgeturi pe oră. Un proces nou crește producția cu 15%, dar necesită 20 de minute de oprire la fiecare 4 ore. Calculează numărul net de widgeturi produse într-un schimb de 10 ore cu noul proces față de cel vechi, apoi recomandă care să fie folosit dacă ținta zilnică este de 2.100 widgeturi.

Rezumat de document multilingv

Următorul text este un amestec de engleză, franceză și mandarină. Citește toate cele trei secțiuni, identifică unde sunt de acord și unde se contrazic, și scrie un rezumat unificat în engleză. [Lipește documentul multilingv aici.]

Refactorizare cod dens

Iată un modul Python care gestionează autentificarea utilizatorilor. Identifică orice vulnerabilități de securitate, explică fiecare în termeni simpli, apoi rescrie modulul pentru a le remedia păstrând semnăturile funcțiilor existente. Adaugă comentarii inline care explică ce s-a schimbat și de ce.

Compară cu

Qwen3.8 Max (0902)
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Model doar API
context de 81,920 tokeni · $0.20/M intrare, $2.40/M ieșire
Qwen3 VL 32B Instruct
Model doar API
context de 131,072 tokeni · $0.10/M intrare, $0.42/M ieșire
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.26/M intrare, $1.56/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen3 Max local?: Nu. Qwen3 Max este doar API și Alibaba nu a lansat greutăți deschise, deci implementarea locală nu este posibilă.
Cât costă Qwen3 Max și cât de mare este contextul?: Costă $0.78 per milion de tokeni de intrare și $3.90 per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.
Cum diferă Qwen3 Max de celelalte modele Qwen3?: Este modelul de top din seria Qwen3, poziționat peste variantele mai mici sau mai ușoare, cu cel mai puternic raționament, urmarea instrucțiunilor și acoperire multilingvă pe care Alibaba le-a publicat în această generație.

Verdictul căpitanului
Un model frontieră API capabil, demn de luat în considerare dacă ai nevoie de raționament profund și acoperire largă de limbi, dar prețul de ieșire necesită disciplină.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

ERNIE 4.5 VL 424B A47B

TEXT / LLM

Llama 3.3 Euryale 70B

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen3 Max este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen raționament multilingv context lung cercetare programare

Răsfoiește după familia de modele