อาลีบาบาเปิดตัว Qwen3-Max ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับเรือธงที่ผลักดันขีดจำกัดของความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์ โมเดลนี้พัฒนามาจากซีรีส์ Qwen ซึ่งเป็นที่รู้จักจากความก้าวหน้าในโมเดลพื้นฐานแบบเปิดที่มุ่งเป้าไปที่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในงานที่ซับซ้อน ตั้งแต่ความท้าทายในการเขียนโค้ดไปจนถึงการให้เหตุผลที่หลากหลาย ในขณะที่ทีมงานผสานรวม Qwen3-Max ผ่าน API สำหรับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง การทดสอบที่มีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งจำเป็น
Qwen3-Max มีพารามิเตอร์มากกว่าหนึ่งล้านล้านตัว โดยได้รับการฝึกฝนด้วยโทเค็น 36 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งเป็นสองเท่าของ Qwen2.5 โมเดลนี้จัดการงานแบบ agentic และปฏิบัติตามคำสั่งได้อย่างแม่นยำ แม้ว่าจะเริ่มต้นโดยไม่มีโหมดการคิดที่ชัดเจน แต่คุณสมบัติที่จะมาถึงจะเพิ่มการปรับปรุงการให้เหตุผล
โมเดลนี้รองรับกว่า 100 ภาษา ขยายการใช้งานทั่วโลก อาลีบาบามีการเข้าถึง API บนคลาวด์ ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนในการปรับใช้
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Qwen3-Max
อาลีบาบาออกแบบ Qwen3-Max โดยเน้นที่ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ โมเดลนี้มีพารามิเตอร์มากกว่าหนึ่งล้านล้านตัว ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดล AI ที่ใหญ่ที่สุดที่สามารถเข้าถึงได้ผ่าน API ขนาดที่ใหญ่โตนี้ช่วยให้ระบบสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลในระหว่างการฝึกอบรมล่วงหน้า ส่งผลให้มีความสามารถในการจดจำรูปแบบและการสร้างที่แข็งแกร่ง วิศวกรฝึกอบรม Qwen3-Max บนชุดข้อมูลที่เกิน 36 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งเป็นสองเท่าของปริมาณที่ใช้ในรุ่นก่อนหน้า เช่น Qwen2.5
Qwen3-Max มีหน้าต่างบริบทขนาด 262,144 โทเค็น โดยมีอินพุตสูงสุด 258,048 โทเค็น และเอาต์พุตสูงสุด 65,536 โทเค็น บริบทที่กว้างขวางนี้ช่วยให้โมเดลสามารถจัดการเอกสารขนาดยาว การสนทนาที่ยืดเยื้อ และลำดับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยไม่สูญเสียความสอดคล้องกัน นักพัฒนาได้รับประโยชน์จากสิ่งนี้ในแอปพลิเคชัน เช่น การวิเคราะห์เอกสาร หรือการสนทนาแบบหลายรอบ อย่างไรก็ตาม อินเทอร์เฟซการแชทอาจมีข้อจำกัดที่ชัดเจน แต่โมเดลพื้นฐานรองรับความจุเต็มรูปแบบผ่านการเรียก API
Qwen3-Max ทำงานเป็นโมเดลสั่งงานแบบไม่คิดในรุ่นเริ่มต้น โดยให้ความสำคัญกับการสร้างการตอบสนองโดยตรง อาลีบาบาวางแผนที่จะนำเสนอคุณสมบัติการให้เหตุผล รวมถึงการใช้เครื่องมือและการปรับใช้โหมดหนัก ซึ่งรับประกันคะแนนมาตรฐานที่เกือบสมบูรณ์แบบ สถาปัตยกรรมนี้มาจากซีรีส์ Qwen3 โดยรวมการปรับปรุงในการปฏิบัติตามคำสั่ง การลดการหลอน และการสนับสนุนหลายภาษาที่เพิ่มขึ้น สำหรับการปรับใช้ เฟรมเวิร์กเช่น vLLM และ SGLang ช่วยอำนวยความสะดวกในการให้บริการที่มีประสิทธิภาพ รองรับ tensor parallelism ข้าม GPU หลายตัว
ในแง่ของข้อกำหนดฮาร์ดแวร์ Qwen3-Max ต้องการทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก การรันในเครื่องต้องใช้การตั้งค่าระดับสูง แต่การเข้าถึง API ช่วยลดปัญหานี้โดยใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ของอาลีบาบา การกำหนดราคาเป็นแบบแบ่งระดับตามปริมาณโทเค็น: สำหรับ 0–32K โทเค็น ค่าอินพุตอยู่ที่ 1.2 ดอลลาร์ต่อล้าน และเอาต์พุต 6 ดอลลาร์ต่อล้าน; สำหรับ 32K–128K อยู่ที่ 2.4 ดอลลาร์และ 12 ดอลลาร์; และสำหรับ 128K–252K อยู่ที่ 3 ดอลลาร์และ 15 ดอลลาร์ ผู้ใช้ใหม่จะได้รับโควตาฟรีหนึ่งล้านโทเค็นที่ใช้ได้ 90 วัน เพื่อส่งเสริมการทดลอง
นอกจากนี้ Qwen3-Max ยังผสานรวมกับ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนในการย้ายจากผู้ให้บริการรายอื่น ความเข้ากันได้นี้ขยายไปถึงการแคชบริบท ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการสอบถามซ้ำและลดต้นทุนในสภาพแวดล้อมการผลิต อย่างไรก็ตาม สำหรับการทำงานที่เสถียร ผู้ใช้สามารถเลือกระหว่างเวอร์ชันล่าสุดและเวอร์ชันสแนปชอตเพื่อจัดการขีดจำกัดอัตราได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์ประสิทธิภาพมาตรฐาน
Qwen3-Max แสดงผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในหลายมาตรฐาน ตอกย้ำตำแหน่งผู้นำด้านประสิทธิภาพ AI อาลีบาบาประเมินโมเดลด้วยการทดสอบที่เข้มงวดซึ่งเน้นการเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และการให้เหตุผลทั่วไป ตัวอย่างเช่น ใน SuperGPQA, Qwen3-Max-Instruct ได้คะแนน 65.1 ซึ่งสูงกว่า Claude Opus 4 ที่ 56.5 และ DeepSeek-V3.1 ที่ 43.9
นอกจากนี้ ใน AIME25 ซึ่งเป็นมาตรฐานคณิตศาสตร์ที่ท้าทาย Qwen3-Max ทำคะแนนได้ 81.6 ซึ่งนำหน้า Qwen3-235B-A22B ที่ 70.3 และโมเดลอื่น ๆ อย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความสามารถในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง ซึ่งความแม่นยำและการอนุมานเชิงตรรกะเป็นสิ่งสำคัญ เมื่อเปลี่ยนไปสู่การประเมินการเขียนโค้ด LiveCodeBench v6 ให้คะแนน Qwen3-Max ที่ 74.8 ซึ่งเหนือกว่าคู่แข่งอย่าง Non-thinking ที่ 52.3
นอกจากนี้ Tau2-Bench (Verified) ให้คะแนน Qwen3-Max ที่ 69.6 ในขณะที่ SWE-Bench Verified บันทึกที่ 72.5 ซึ่งทั้งสองนำหน้าคู่แข่ง คะแนนเหล่านี้มาจากความท้าทายในการเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริง โดยที่โมเดลแก้ไขปัญหาจากที่เก็บ GitHub ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อาลีบาบาให้เหตุผลว่าเป็นผลมาจากการขยายขนาดการประมวลผลอย่างไม่หยุดยั้งและข้อมูลการฝึกอบรมล่วงหน้าจำนวนมหาศาล
นอกจากนี้ Qwen3-Max ยังโดดเด่นในมาตรฐานแบบ agentic เช่น Arena-Hard v2 และ LiveBench โดยจัดอยู่ในอันดับที่สูงกว่า Claude Opus 4 และ DeepSeek-V3.1 อย่างสม่ำเสมอ การทดสอบของชุมชนเผยให้เห็นหลักฐานเชิงเรื่องเล่าของพฤติกรรมคล้ายการให้เหตุผลในงานที่ยากขึ้น โดยสร้างการตอบสนองที่มีโครงสร้างแม้จะไม่มีพื้นฐานการให้เหตุผล อย่างไรก็ตาม มาตรฐานที่เป็นทางการยืนยันความน่าเชื่อถือ โดยมีอัตราความสำเร็จ 100% ในด้านต่างๆ เช่น การหลอน ความรู้ทั่วไป และจริยธรรม
นักวิเคราะห์ตั้งข้อสังเกตว่าการเพิ่มงบประมาณการคิด เมื่อเปิดใช้งาน จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และวิทยาศาสตร์ คุณสมบัติที่ผู้ใช้ควบคุมได้นี้ สามารถเข้าถึงได้ในแอป Qwen ซึ่งให้การควบคุมเชิงละเอียดเกี่ยวกับความลึกของการให้เหตุผล โดยรวมแล้ว เมตริกเหล่านี้เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพของ Qwen3-Max โดยจัดอยู่ในอันดับที่ 63 สำหรับความเร็ว และ 34 สำหรับราคาในหมู่คู่แข่ง
การเปรียบเทียบกับโมเดล AI ชั้นนำ
Qwen3-Max แข่งขันโดยตรงกับโมเดลชั้นนำ เช่น GPT-5, Claude 4 Opus และ DeepSeek-V3.1 ในงานเขียนโค้ด Qwen3-Max ทำคะแนนได้สูงกว่า DeepSeek-V3.1 ในการพัฒนาส่วนหน้าและการแปลง Java แม้ว่าการปรับปรุง Python ยังคงอยู่ในระดับปานกลาง ข้อเสนอแนะจากชุมชนบนแพลตฟอร์มอย่าง Reddit เน้นย้ำถึงศักยภาพในการเทียบเท่าหรือเหนือกว่า GPT-5 Pro ก่อนสิ้นปี
นอกจากนี้ เมื่อเทียบกับ Claude Opus 4, Qwen3-Max เป็นผู้นำใน SuperGPQA และ AIME25 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถทางคณิตศาสตร์และความสามารถทั่วไปที่แข็งแกร่งกว่า ขนาดพารามิเตอร์ล้านล้านตัวของโมเดลให้ความได้เปรียบในการครอบคลุมความรู้แบบ long-tail ลดการหลอนเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า อย่างไรก็ตาม โหมดการให้เหตุผลของ Claude มีข้อดีในบางสถานการณ์ ซึ่ง Qwen3-Max จะแก้ไขด้วยการอัปเดตที่จะมาถึง
ในงานหลายภาษา Qwen3-Max รองรับกว่า 100 ภาษา แข่งขันกับ Gemini-2.5-Pro และ Grok-3 มาตรฐานแสดงผลลัพธ์ที่แข่งขันได้เมื่อเทียบกับโมเดลเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการปฏิบัติตามคำสั่งและการใช้เครื่องมือ ในด้านราคา Qwen3-Max พิสูจน์แล้วว่าคุ้มค่ากว่า ด้วยอัตราแบบแบ่งระดับที่ต่ำกว่าตัวเลือกพรีเมียมจาก OpenAI และ Anthropic
นอกจากนี้ เมื่อเทียบกับโมเดลแบบ open-weight เช่น Qwen3-235B-A22B รุ่น Max ช่วยเพิ่มทักษะแบบ agentic โดยไม่ต้องใช้การคิดเชิงลึก ทำให้ได้คะแนนสูงขึ้นใน SWE-Bench และ Tau2-Bench สิ่งนี้ทำให้โมเดลนี้เป็นลูกผสมระหว่างจุดแข็งแบบ open-source และ closed-source แม้ว่าลักษณะ closed-source ของมันจะจุดประกายการถกเถียงเกี่ยวกับการเข้าถึงก็ตาม
คุณสมบัติและความสามารถหลัก
Qwen3-Max โดดเด่นในการปฏิบัติตามคำสั่งสำหรับแชทบอทและการเขียน การลดการหลอนช่วยให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือในการจำแนกประเภทและจริยธรรม
คุณสมบัติแบบ Agentic จัดการกระบวนการหลายขั้นตอนผ่านการเรียกใช้เครื่องมือ Qwen-Agent การตอบสนองที่รวดเร็วเหมาะสำหรับแอปแบบเรียลไทม์
รองรับการเรียกใช้ฟังก์ชันที่เข้ากันได้กับ OpenAI บริบทที่ยาวช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล; พารามิเตอร์ช่วยเพิ่มความคิดสร้างสรรค์
ในฐานะที่ไม่ใช่การให้เหตุผล โมเดลนี้จะปรับให้เข้ากับการคิดเชิงโครงสร้าง งบประมาณการคิดในอนาคตจะปรับแต่งประสิทธิภาพของโดเมน
การผสานรวม API และการใช้งานกับ Apidog
นักพัฒนาเข้าถึง Qwen3-Max ส่วนใหญ่ผ่าน API ของ Alibaba Cloud ซึ่งรองรับเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI การตั้งค่านี้ช่วยให้สามารถผสานรวมเข้ากับแอปพลิเคชันได้อย่างตรงไปตรงมาโดยใช้ไลบรารีมาตรฐาน ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้เรียก API ด้วยข้อความแจ้งเช่น "ทำไมท้องฟ้าถึงเป็นสีฟ้า?" เพื่อสร้างการตอบสนอง
Apidog มีบทบาทสำคัญในที่นี้ โดยนำเสนอแพลตฟอร์มที่ใช้งานง่ายสำหรับการทดสอบและจัดการ API วิศวกรใช้ Apidog เพื่อจำลองคำขอ ตรวจสอบการตอบสนอง และดีบักการผสานรวมกับ Qwen3-Max คุณสมบัติของเครื่องมือ เช่น การเชื่อมโยงคำขอและตัวแปรสภาพแวดล้อม ช่วยให้เวิร์กโฟลว์ง่ายขึ้นเมื่อจัดการปริมาณโทเค็นจำนวนมาก
นอกจากนี้ Apidog ยังรองรับการทำงานร่วมกัน ช่วยให้ทีมสามารถแบ่งปันชุด API สำหรับโครงการ Qwen3-Max ในการเริ่มต้น ให้ดาวน์โหลด Apidog ฟรีและนำเข้าข้อมูลจำเพาะ API ของ Qwen จากเอกสารของอาลีบาบา สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการทดสอบคุณสมบัติอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การแคชบริบท ซึ่งช่วยลดความล่าช้าในงานที่ซ้ำซาก
นอกจากนี้ การผสานรวมกับผู้ให้บริการเช่น OpenRouter และ Vercel AI Gateway ยังช่วยขยายทางเลือก Apidog อำนวยความสะดวกในการสลับไปมาระหว่างสิ่งเหล่านี้ ทำให้มั่นใจได้ถึงความเข้ากันได้และการตรวจสอบประสิทธิภาพในระบบนิเวศต่างๆ
กรณีการใช้งานสำหรับ Qwen3-Max
องค์กรต่างๆ นำ Qwen3-Max ไปใช้ในสถานการณ์ที่หลากหลาย โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถเพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรม ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ โมเดลนี้ช่วยในการสร้างโค้ดและการดีบัก แก้ไขปัญหา GitHub ด้วยความแม่นยำสูงบน SWE-Bench นักพัฒนาผสานรวมผ่าน API เพื่อทำให้คำขอพูลเป็นอัตโนมัติหรือปรับปรุงโค้ดเดิม
นอกจากนี้ ในด้านการศึกษา Qwen3-Max ยังแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ขั้นสูง ช่วยผู้สอนในการอธิบายแนวคิดจากมาตรฐาน AIME25 การสนับสนุนหลายภาษาช่วยให้แพลตฟอร์มการเรียนรู้ทั่วโลกสามารถนำเสนอเนื้อหาในภาษาแม่ได้
ในการตั้งค่าองค์กร คุณสมบัติแบบ agentic ขับเคลื่อนเครื่องมืออัตโนมัติ เช่น แชทบอทสำหรับบริการลูกค้า หรือไปป์ไลน์การวิเคราะห์ข้อมูล ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจด้านจริยธรรม โดยได้รับประโยชน์จากคะแนนที่สมบูรณ์แบบในมาตรฐานด้านจริยธรรม
นอกจากนี้ อุตสาหกรรมสร้างสรรค์ยังใช้ Qwen3-Max สำหรับการเขียนและการสร้างเนื้อหา ซึ่งการลดการหลอนช่วยให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซผสานรวมเพื่อการแนะนำส่วนบุคคล โดยประมวลผลบริบทที่ยาวนานจากประวัติผู้ใช้
อย่างไรก็ตาม ในการวิจัย นักวิทยาศาสตร์กำลังสำรวจศักยภาพการให้เหตุผลสำหรับการจำลองและการทดสอบสมมติฐาน โดยคาดการณ์การปรับปรุงโหมดการคิด
สรุป
Qwen3-Max เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ AI ด้วยพลังพารามิเตอร์ล้านล้านตัวและความโดดเด่นในมาตรฐาน นักพัฒนาใช้ประโยชน์จากพลังของมันผ่าน API ซึ่งได้รับการปรับปรุงด้วยเครื่องมืออย่าง Apidog เพื่อการผสานรวมที่มีประสิทธิภาพ ในขณะที่อาลีบาบาปรับปรุงโมเดลนี้ ก็สัญญาว่าจะสร้างสรรค์นวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่กว่าในด้านการเขียนโค้ด การให้เหตุผล และอื่นๆ อีกมากมาย ทีมงานนำ Qwen3-Max มาใช้ในวันนี้เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันในสาขาที่กำลังพัฒนา