名人说：博观而约取，厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）

目录

• • 一、Qwen3-Max 是什么？为什么值得注意
  • 二、技术亮点（用通俗语言讲清楚）
  • • 1. 参数与数据（一眼看懂）
    • 2. 架构上的两个关键点（为什么它能“更聪明”）
    • 3. 长上下文与效率优化
  • 三、性能一览（数据说话，表格更直观）
  • • 1.Qwen3-Max-Instruct
    • 2.Qwen3-Max-Thinking (Heavy)
  • 四、开发者如何接入（超实用示例）
  • • 1. 现在能用吗？
    • 2. 快速示例（Python，OpenAI 风格兼容）
  • 五、适合场景与注意点
  • • 1. 很适合做的事（强项）
    • 2. 你需要留心的地方（风险与现实）
  • 六、总结：该如何看 Qwen3-Max？
  • • 参考资料（部分）

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嗨，我是流苏👋，今天我们来聊聊阿里最新的旗舰大模型 Qwen3-Max —— 一篇面向零基础读者的浅显解读，放在专栏《AI知识图谱》里，方便你收藏、转发、学习。

一、Qwen3-Max 是什么？为什么值得注意

Qwen3-Max（通义千问 Qwen3-Max）是阿里巴巴 / 阿里云在 2025 年 9 月 24 日云栖大会发布的旗舰级语言模型。官方与多家媒体报道指出它参数规模超过 1 万亿（>1T），并用约 36 万亿 tokens（36T tokens） 进行预训练，因此在“规模”和“知识量”上都处于业内前列。

简单比喻：如果把小模型比作「熟练的手艺人」，那么 Qwen3-Max 更像“拥有海量经验的大师＋工具箱”，既能回答问题，也能“调工具”、写代码、做较深的推理。

二、技术亮点（用通俗语言讲清楚）

1. 参数与数据（一眼看懂）

• 参数：> 1 万亿参数（超大）。
• 训练数据：约 36T tokens，涵盖编程文本、百科、对话、代码库等。

2. 架构上的两个关键点（为什么它能“更聪明”）

• MoE（Mixture of Experts）混合专家架构：不是每一步都用全部“大脑”，而是按需激活部分“专家”，用于在规模和计算量之间取得折中，保持大规模带来的能力同时控制实时计算代价。

• global-batch load balancing loss：让这些“专家”被更均匀地训练，不会出现某个专家常常被闲置或过载的情况，从而提升整体稳定性与性能。

3. 长上下文与效率优化

• Qwen3-Max 在长文本处理上有明显投入，据报道可支持超长上下文（报道提到可达百万 token 级别的context），这对处理整本手册、长会议录像、代码库非常有帮助。

• 为了训练与部署，团队使用了多级流水并行、ChunkFlow 等优化手段，以提升吞吐和减少训练故障带来的时间损失。

三、性能一览（数据说话，表格更直观）

下面把媒体与官方披露的 几个重要基准整理成表格，帮助你快速感受 Qwen3-Max 的强项：

基准 / 指标	Qwen3-Max（报道）	说明 / 来源
LMArena 文本排行榜	预览版 位列全球前三	预览版表现强劲（媒体/分析转述）。(DEV Community)
SWE-Bench Verified（编程类）	69.6 分	强于众多对手，在真实编程挑战上表现优秀。(KuCoin)
Tau2-Bench（Agent / 工具调用能力）	74.8 分	工具调用能力显著，媒体称超越 Claude Opus4、DeepSeek-V3.1。(KuCoin)
数学推理（AIME-25 / HMMT）	Thinking 版本在测试中取得满分/100%（已报道）	表明推理增强版（Thinking/Heavy）潜力巨大，但该版本尚在训练/逐步开放。(KuCoin)

1.Qwen3-Max-Instruct

据官方透露，Qwen3-Max-Instruct的预览版已在 LMArena 文本排行榜上稳居全球前三。正式发布版本进一步提升了其能力，尤其在代码生成与智能体表现方面表现卓越。

在专注于解决现实编程挑战的基准测试 SWE-Bench Verified 上，Qwen3-Max-Instruct 取得了高达69.6分的优异成绩，稳居全球顶尖模型之列。

此外，图中第四列，在评估智能体工具调用能力的严苛基准 Tau2-Bench 上，Qwen3-Max-Instruct 更是实现了突破性表现，以74.8分超越 Claude Opus 4与 DeepSeek-V3.1。

2.Qwen3-Max-Thinking (Heavy)

Qwen3-Max 的推理增强版本—— Qwen3-Max-Thinking，通过集成代码解释器并运用并行测试时计算技术，展现了前所未有的推理能力，尤其在极具挑战性的数学推理基准测试 AIME 25 和 HMMT 上，均取得了满分。目前，阿里团队正在全力推进 Qwen3-Max-Thinking 的训练，希望尽快能让用户体验。

小提示：这些成绩大多来自官方/媒体发布的 benchmark 报告或第三方榜单的“预览/对比”。不同模型在不同时间点、不同测试设定下对比会有差异，解读时建议关注“基准名称 + 测试条件 + 版本（preview/正式）”。

四、开发者如何接入（超实用示例）

1. 现在能用吗？

现在，可以在 Qwen Chat 官网 直接与强大的 Qwen3-Max-Instruct 模型对话，体验其卓越能力。

对话实例：

Q1：规划一个简洁的旅游规划，从深圳到长沙

以下是从深圳到长沙的简洁旅游规划（建议3天2晚）：

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### **行程概览**
- **交通方式**：高铁（推荐）  
  - 深圳北站 → 长沙南站  
  - 车程约3小时，票价约¥300-400（二等座）  
  - 每天多趟车次，建议选早班车（如G6012次 07:30出发，10:30抵达）

- **住宿建议**：五一广场/黄兴路步行街附近（市中心，交通便利，美食集中）

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### **行程安排**
#### **Day 1：抵达 + 市区经典游**
- **上午**  
  - 抵达长沙南站 → 地铁2号线直达五一广场（约30分钟）  
  - 入住酒店，寄存行李  
- **中午**  
  - 午餐：火宫殿（臭豆腐、糖油粑粑）或黑色经典小吃  
- **下午**  
  - 游览【岳麓山】（东门进，步行或观光车）  
  - 参观【岳麓书院】（中国四大书院之一）  
  - 打卡【爱晚亭】（秋季红叶绝美）  
- **晚上**  
  - 橘子洲头夜景（地铁2号线直达，看青年毛泽东雕像+湘江夜景）  
  - 晚餐：超级文和友（复古风+小龙虾，需排队）或茶颜悦色奶茶  

#### **Day 2：文化深度游 + 美食体验**
- **上午**  
  - 【湖南省博物馆】（免费，需提前3天预约！看马王堆汉墓、辛追夫人）  
- **中午**  
  - 午餐：博物馆附近鲁哥饭店（咸蛋黄茄子、酸萝卜牛百叶）  
- **下午**  
  - 逛【IFS国金中心】（7楼KAWS雕塑打卡）  
  - 闲逛【黄兴路步行街】+【太平老街】（小吃：大香肠、捆鸡、茶颜悦色）  
- **晚上**  
  - 湘江边散步，或体验湘菜馆（推荐：笨罗卜浏阳菜馆，平价辣味正宗）  

#### **Day 3：轻松返程**
- **上午**  
  - 睡到自然醒 → 买伴手礼（茶颜悦色游园会店买茶包、酱板鸭）  
  - 可选：谢子龙影像馆/李自健美术馆（文艺拍照，免费需预约）  
- **中午**  
  - 午餐后前往长沙南站，乘高铁返深  

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### **实用贴士**
1. **美食重点**：  
   - 必吃：茶颜悦色（幽兰拿铁）、黑色经典臭豆腐、口味虾、糖油粑粑  
   - 忌辣可提前说“微辣”或“免辣”（但部分店可能默认辣）  
2. **交通**：  
   - 市内地铁+步行足够，下载“长沙地铁”APP扫码乘车  
3. **预算参考**（人均）：  
   - 交通：¥600（往返高铁）  
   - 住宿：¥200-400/晚（经济型酒店）  
   - 餐饮+门票：¥300-500/天  
4. **注意事项**：  
   - 湖南省博物馆周一闭馆！  
   - 茶颜悦色几乎每500米一家，不用扎堆排队。  

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**一句话总结**：高铁快达，三天吃遍网红小吃，打卡岳麓山、橘子洲、省博三大核心，轻松不赶路！

Q2：以蓝图风格制作Q版哈利波特，吉祥物玩偶，毛茸茸的设计草图。马卡龙风格的颜色。包括尺寸和说明文字注释。应使用线条和尺寸来表示各部分的尺寸，使草图具有技术和细节感。除了主要设计外，还包括展示不同角度、3D景深的分散缩略图。

Q3： 为软件工程师创建个人网站，包含个人介绍、教育背景、项目经验等部分。

可以简单地看出，Qwen3-Max优点在于在日常对话中的能力是比较多维丰富的，大且全，缺点在于目前部分能力不够专精，仍需优化。

同时，该模型的 API（模型名称为 qwen3-max）也已开放使用。只需按以下步骤操作，即可快速接入API：

1. 注册阿里云账号：点击此处注册国际版阿里云账号。

2. 开通服务：激活阿里云 Model Studio。
3. 获取密钥：登录控制台，创建您的专属 APIKey。

2. 快速示例（Python，OpenAI 风格兼容）

下面是一个 示例片段（伪示例，按阿里云提供的兼容方式书写），用于演示如何用 model="qwen3-max" 发起一次简单对话请求：

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max",
    messages=[
      {'role': 'user', 'content': 'Give me a short introduction to large language model.'}
    ]
)

print(completion.choices[0].message)

五、适合场景与注意点

1. 很适合做的事（强项）

• 大型文档理解：合同审阅、教材整合、长会议记录摘要（长上下文优势）。
• 编程助手 / 自动化脚本：能生成、修复代码并调用工具链（SWE-Bench 的高分说明了编码能力）。
• 高级 Agent 应用：自动化流程、工具链调用、多步任务执行（Tau2-Bench 高分体现）。

2. 你需要留心的地方（风险与现实）

• 成本：运行/推理这类超大模型消耗资源巨大，企业部署成本高；普通开发者主要通过云 API 使用会更现实。
• 开放性：并非所有版本都完全开源（尤其是 Thinking/Heavy 的全部权重），可用性依赖官方策略与 API 授权。
• “基准解读”要谨慎：媒体常报道“超越某某模型”或“满分”之类吸睛结论，实际表现受 prompt、测试环境、版本差异影响，请以具体基准与第三方复现为准。

六、总结：该如何看 Qwen3-Max？

Qwen3-Max 是阿里在大模型竞赛中一次“大步向前”的发布：巨大的参数规模、长上下文支持、优秀的编程与 agent 能力，使它在若干 benchmark 上取得亮眼成绩。

对企业和开发者来说，它提供了更强的能力边界，但与此同时也带来更高的成本与治理挑战。总的来说，值得关注但也需理性评估。期待AI变得更好，期待百家争鸣的时代！

附：

参考资料（部分）

• Reuters：Alibaba launches Qwen3-Max — 超过 1 万亿参数的报道。(Reuters)
• Qwen 官方博客：Qwen3-Max 发布说明。(qwen.ai)
• LiveMint：关于上下文长度、36T tokens 的说明。(mint)
• KuCoin / PANews 等技术媒体：SWE-Bench / Tau2-Bench 分数与 Thinking 版本表现的报道。(KuCoin)
• 社区与分析：dev.to 的发布分析（补充解读）。(DEV Community)

创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）