Qwen3 Max Thinking
4824°
Qwen | 262,144 token context | $0.78/M input, $3.90/M output. Qwen3-Max-Thinking 是 Qwen3 系列的旗艦推理模型，專為需要深度、多步推理的高風險認知任務設計。透過大幅擴展模型容量和強化學習計算，它...
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船長筆記
2026-10-13 的筆記
Qwen3 Max Thinking 是阿里巴巴 Qwen 系列的旗艦推理模型，專為淺層答案無法解決的任務打造：複雜的多步驟問題、困難的數學題，以及任何需要在回答前花費更多計算資源的場景。它支援 262,144 代幣的上下文窗口，僅提供 API 服務。如果你需要 Qwen3 系列中頂尖的模型，且願意為輸出代幣付費，這就是你的選擇。
以...聞名
- Qwen3 系列的旗艦，擴展至最大推理深度
- 262,144 代幣上下文窗口，能處理非常長的文件和思考鏈
- 強化學習訓練，專注於多步驟認知任務
- 內建思考模式，而非後加的功能
注意
- 僅提供 API，無公開權重，無法本地運行或自我部署
- 輸出費用為每百萬代幣 3.90 美元，長時間推理成本快速累積
- 製造商未公開參數數量或詳細基準測試結果
可嘗試的提示詞
多步驟邏輯謎題
五位研究員共用一個實驗室。Alice 比 Bob 早到，但比 Carol 晚到。Dana 最後到。Eve 比 Bob 早到，但比 Alice 晚到。請列出五人到達的順序，並展示每一步推理過程，標記任何因條件模糊而產生不確定性的步驟。
困難數學證明
證明對任何大於 1 的整數 n，n 的五次方減去 n 一定能被 30 整除。請完整推導論證，為每一步驟提供理由，並驗證當 n 等於 2、3 和 6 時證明是否成立。
研究綜合
我正在考慮是否採用事件溯源架構來設計一個財務帳本系統。請列出核心的權衡點——一致性、可審計性、運營複雜度、查詢模式——並針對一個沒有事件溯源經驗、由四位工程師組成的團隊給出合理建議。
比較
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507僅限 API 模型81,920 代幣上下文 · $0.20/M 輸入，$2.40/M 輸出
- Qwen3 VL 32B Instruct僅限 API 模型131,072 代幣上下文 · $0.10/M 輸入，$0.42/M 輸出
- Qwen3.5 Plus 2026-04-20僅限 API 模型1,000,000 代幣上下文 · $0.30/M 輸入，$1.80/M 輸出
- Qwen3 8B僅限 API 模型131,072 代幣上下文 · $0.12/M 輸入，$0.45/M 輸出
更多來自 qwen 的文字模型
常見問題
- 我可以在本地運行 Qwen3 Max Thinking 嗎？
- 不行。權重未公開，阿里巴巴也未釋出，因此只能透過 API 使用。
- 費用是多少？上下文長度多長？
- 輸入每百萬代幣 0.78 美元，輸出每百萬代幣 3.90 美元，上下文窗口為 262,144 代幣。
- 它與其他 Qwen3 模型有何不同？
- 它是 Qwen3 系列中頂尖的型號，擁有更大的模型容量和專門針對深度多步推理任務的強化學習計算。
船長評語Qwen3 系列中專注於困難推理任務的頂尖模型，但輸出費用使得長時間推理成本不容忽視。
船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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這個分數是怎麼累積的
這個模型目前還沒有任何來源的流行度數據，所以它會有一個低於 7,000° 的替代數字，讓列表保持完整。它永遠不會排在有數據的模型前面。一旦有來源報告數據，細項就會顯示在這裡。
詞彙表：這裡使用的術語
- 熱度分數
- 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
- 底線
- 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
- 下載等值
- 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
- 對數刻度
- 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
- 喜歡數
- 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
- 採用率
- 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
- 實測與估算
- 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
- 種子節點
- 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
- AI Horde
- 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
- 生成網站
- 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
- OpenRouter 代幣
- 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（檢查點）
- 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
- 家族與權重
- 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
- 年齡
- 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
- 家族加成
- 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
- 替代分數
- 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
- 全新！(寬限期)
- 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
- 趨勢
- 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。
Qwen3 Max Thinking 是 Text / LLM 系列的文字模型,收錄於 ModelTrends.ai——一個唯讀的開源 AI 圖片、影片與文字模型目錄。將它與其他 Text / LLM 模型比較,並查看熱度分數了解趨勢。
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