Qwen3 Max Thinking
4824°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Qwen | ngữ cảnh 262,144 token | $0.78/M đầu vào, $3.90/M đầu ra. Qwen3-Max-Thinking là mô hình suy luận chủ lực trong dòng Qwen3, được thiết kế cho các tác vụ nhận thức quan trọng đòi hỏi suy luận sâu và nhiều bước. Bằng cách mở rộng đáng kể dung lượng mô hình và tính toán học tăng cường, nó...
Hướng dẫn cho mô hình này
Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Qwen3 Max Thinking là mô hình suy luận hàng đầu của Alibaba trong dòng Qwen, được xây dựng cho các nhiệm vụ mà câu trả lời nông cạn không đủ: các vấn đề phức tạp nhiều bước, toán học khó và bất cứ điều gì đòi hỏi tính toán nhiều hơn trước khi trả lời. Nó chạy trên cửa sổ ngữ cảnh 262.144 token và chỉ có API. Nếu bạn cần phiên bản cao nhất trong dòng Qwen3 và sẵn sàng trả tiền cho token đầu ra, đây là lựa chọn phù hợp.
Nổi tiếng với
- Mô hình chủ lực của dòng Qwen3, được mở rộng để đạt độ sâu suy luận tối đa
- Cửa sổ ngữ cảnh 262.144 token xử lý tài liệu rất dài và chuỗi suy nghĩ phức tạp
- Huấn luyện bằng học tăng cường nhằm vào các nhiệm vụ nhận thức nhiều bước
- Chế độ suy nghĩ được tích hợp sẵn, không phải thêm vào sau
Cẩn thận với
- Chỉ có API, không có trọng số mở, nên bạn không thể chạy cục bộ hoặc tự lưu trữ
- Chi phí đầu ra $3,90/M token tăng nhanh khi suy luận dài
- Nhà sản xuất chưa công bố số lượng tham số hoặc kết quả benchmark chi tiết
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Câu đố logic nhiều bước
Năm nhà nghiên cứu cùng chia sẻ một phòng thí nghiệm. Alice đến trước Bob nhưng sau Carol. Dana đến cuối cùng. Eve đến trước Bob nhưng sau Alice. Liệt kê cả năm người theo thứ tự đến và trình bày từng bước suy luận, đánh dấu bất kỳ bước nào mà các ràng buộc để lại sự mơ hồ.
Chứng minh toán học khó
Chứng minh rằng với mọi số nguyên n lớn hơn 1, n mũ 5 trừ n luôn chia hết cho 30. Trình bày đầy đủ lập luận, giải thích từng bước, rồi kiểm tra chứng minh với n bằng 2, 3 và 6.
Tổng hợp nghiên cứu
Tôi đang quyết định có nên áp dụng kiến trúc event-sourcing cho hệ thống sổ cái tài chính hay không. Trình bày các đánh đổi cốt lõi — tính nhất quán, khả năng kiểm toán, độ phức tạp vận hành, mẫu truy vấn — và đưa ra khuyến nghị hợp lý cho một nhóm bốn kỹ sư chưa có kinh nghiệm event-sourcing.
So sánh với
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Mô hình chỉ APIngữ cảnh 81,920 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $2.40/M
- Qwen3 VL 32B InstructMô hình chỉ APIngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.42/M
- Qwen3.5 Plus 2026-04-20Mô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.30/M, đầu ra $1.80/M
- Qwen3 8BMô hình chỉ APIngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.12/M, đầu ra $0.45/M
Thêm mô hình văn bản từ qwen
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Qwen3 Max Thinking cục bộ không?
- Không. Trọng số không được công khai và Alibaba chưa phát hành, nên chỉ có thể truy cập qua API.
- Chi phí thế nào và ngữ cảnh dài bao nhiêu?
- Giá là $0,78 cho mỗi triệu token đầu vào và $3,90 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 262.144 token.
- Nó khác gì so với các mô hình Qwen3 khác?
- Đây là phiên bản cao nhất trong dòng Qwen3, với dung lượng mô hình lớn hơn và nhiều tính toán học tăng cường hơn nhằm vào các nhiệm vụ suy luận sâu, nhiều bước.
Phán quyết của thuyền trưởngĐỉnh cao của dòng Qwen3 cho công việc suy luận khó, nhưng chi phí đầu ra khiến các chuỗi suy nghĩ dài tốn kém thực sự.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Qwen3 Max Thinking là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153