Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3 Max Thinking nang lokal?

Hindi. Hindi pampubliko ang weights at hindi ito inilabas ng Alibaba, kaya API access lang ito.

Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context?

Ang presyo ay $0.78 kada milyon input tokens at $3.90 kada milyon output tokens, na may 262,144-token context window.

Paano ito naiiba sa ibang Qwen3 models?

Ito ang pinakamataas sa Qwen3 range, na may mas malaking model capacity at mas maraming reinforcement learning compute na nakatuon sa malalim, multi-step na reasoning tasks.

Qwen3 Max Thinking

4824°

#llm #qwen #pangangatwiran #matematika #pananaliksik #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Qwen | 262,144 token context | $0.78/M input, $3.90/M output. Ang Qwen3-Max-Thinking ay ang flagship na modelo ng pangangatwiran sa serye ng Qwen3, dinisenyo para sa mga mataas na panganib na kognitibong gawain na nangangailangan ng malalim at maraming hakbang na pangangatwiran. Sa pamamagitan ng malaking pagpapalawak ng kapasidad ng modelo at compute para sa reinforcement learning, ito...

Mga gabay para sa model na ito

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Qwen3 Max Thinking ay ang pangunahing reasoning model ng Alibaba na Qwen, na ginawa para sa mga gawain kung saan hindi sapat ang mga payak na sagot: mga komplikadong multi-step na problema, mahirap na matematika, at anumang nangangailangan ng mas maraming compute bago sumagot. Ito ay tumatakbo sa 262,144-token na context window at API-only. Kung kailangan mo ang pinakamataas sa Qwen3 range at handang magbayad para sa output tokens, ito ang tamang piliin.

Kilalang-kilala sa

Pangunahing modelo ng Qwen3 line, pinalaki para sa pinakamalalim na reasoning
262,144-token context na kayang hawakan ang napakahabang dokumento at chain ng pag-iisip
Pagsasanay gamit ang reinforcement learning na nakatuon sa multi-step cognitive tasks
Built-in na thinking mode, hindi idinagdag lang

Mag-ingat sa

API-only, walang open weights, kaya hindi mo ito mapapatakbo nang lokal o self-host
Ang output na nagkakahalaga ng $3.90/M tokens ay mabilis kumalat sa mahahabang reasoning traces
Hindi inilathala ng gumawa ang bilang ng parameters o detalyadong benchmark results

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

Multi-step logic puzzle

Limang mananaliksik ang nagbabahagi ng isang lab. Dumating si Alice bago si Bob pero pagkatapos ni Carol. Si Dana ang huling dumating. Dumating si Eve bago si Bob pero pagkatapos ni Alice. Ilahad ang limang ito ayon sa pagkakasunod-sunod ng pagdating at ipakita ang bawat hakbang ng deduksyon, itala kung saan may kalabuan ang mga kondisyon.

Hard math proof

Patunayan na para sa anumang integer n na higit sa 1, ang n na pinalakas sa 5 minus n ay palaging mahahati sa 30. Ipaliwanag nang buo ang argumento, patunayan ang bawat hakbang, at pagkatapos ay i-verify ang patunay para sa n na 2, 3, at 6.

Research synthesis

Nagdedesisyon ako kung gagamitin ang event-sourcing architecture para sa isang financial ledger system. Ilahad ang mga pangunahing trade-offs — consistency, auditability, operational complexity, query patterns — at magbigay ng makatwirang rekomendasyon para sa isang koponan ng apat na engineer na walang karanasan sa event-sourcing.

Ihambing sa

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Modelong API lang
81,920 token na konteksto · $0.20/M input, $2.40/M output
Qwen3 VL 32B Instruct
Modelong API lang
131,072 token na konteksto · $0.10/M input, $0.42/M output
Qwen3.5 Plus 2026-04-20
Modelong API lang
1,000,000 token na konteksto · $0.30/M input, $1.80/M output
Qwen3 8B
Modelong API lang
131,072 token na konteksto · $0.12/M input, $0.45/M output

Higit pang mga text model mula sa qwen

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3 Max Thinking nang lokal?: Hindi. Hindi pampubliko ang weights at hindi ito inilabas ng Alibaba, kaya API access lang ito.
Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context?: Ang presyo ay $0.78 kada milyon input tokens at $3.90 kada milyon output tokens, na may 262,144-token context window.
Paano ito naiiba sa ibang Qwen3 models?: Ito ang pinakamataas sa Qwen3 range, na may mas malaking model capacity at mas maraming reinforcement learning compute na nakatuon sa malalim, multi-step na reasoning tasks.

Hatol ng Kapitan
Ang pinakamataas na antas ng Qwen3 para sa mahirap na reasoning, pero ang presyo ng output ay nangangahulugang malalaking reasoning traces ay magastos.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Nemotron 3.5 Lightning

TEXT / LLM

Meta Llama 3 8B Instruct

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Qwen3 Max Thinking ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm qwen pangangatwiran matematika pananaliksik mahabang konteksto

Mag-browse ayon sa pamilya ng model