Qwen3 Max preview — pratinjau obrolan eksklusif, konteks 256k, mode berpikir + pemanggilan fungsi.
Qwen3-Max-Preview adalah model bahasa besar teks-saja dari keluarga Qwen, yang dikembangkan oleh tim Qwen dari Alibaba Cloud. Saat ini tersedia dalam status pratinjau, yang berarti memberikan akses…
Qwen3-Max-Preview dioptimalkan untuk tugas-tugas yang memerlukan pemrosesan teks dalam jumlah besar dan menghasilkan respons yang koheren serta mendetail. Produk ini unggul dalam tugas seperti meringkas seluruh buku atau makalah penelitian, mengekstrak informasi dari transkrip yang panjang, dan melakukan penalaran kompleks terhadap banyak halaman konteks. Produk ini dapat menghasilkan kode, menulis dokumen terstruktur, dan mengikuti instruksi multi-langkah yang mencakup ratusan paragraf. Batas output yang tinggi memungkinkannya untuk menghasilkan konten panjang seperti laporan lengkap, penjelasan terperinci, atau tulisan kreatif bentuk panjang dalam satu panggilan.
Sebuah jendela konteks sebesar 262.144 token memungkinkan model untuk mempertimbangkan keseluruhan dokumen atau percakapan yang sangat panjang tanpa pemotongan. Ini bermanfaat untuk tugas-tugas seperti peninjauan dokumen hukum di mana setiap klausa penting, atau untuk menganalisis repositori kode lengkap dalam satu kali proses. Ini juga mendukung pembuatan aplikasi yang mempertahankan memori jangka panjang di banyak pesan, seperti chatbot dukungan pelanggan yang perlu mengingat seluruh riwayat interaksi. Konteks yang besar menghilangkan kebutuhan akan strategi pemotongan yang kompleks, menyederhanakan logika aplikasi.
Untuk tugas sederhana seperti menjawab pertanyaan berbentuk pendek, peringkasan dasar teks pendek, atau klasifikasi langsung, model yang lebih kecil dan lebih murah mungkin lebih hemat biaya. Qwen3-Max-Preview adalah model berkemampuan tinggi dengan kebutuhan komputasi yang sesuai. Jika kasus penggunaan Anda tidak memerlukan jendela konteks yang besar atau kedalaman penalaran yang tinggi, pertimbangkan untuk menggunakan model yang lebih kecil seperti Qwen2.5-7B atau alternatif dari katalog OrcaRouter. Ini dapat mengurangi biaya dan latensi sambil tetap mencapai kinerja yang memadai untuk beban kerja yang lebih sederhana.
Qwen3-Max-Preview hanya menerima input teks dan hanya menghasilkan output teks. Ia tidak mendukung input gambar, audio, atau video. Hal ini menjadikannya model bahasa murni, yang sepenuhnya berfokus pada pemahaman dan pembangkitan bahasa alami. Format outputnya adalah teks biasa, yang dapat disusun sebagai JSON, markdown, atau format berbasis teks apa pun yang diminta melalui prompt API. Untuk aplikasi yang memerlukan input multimodal, pengguna perlu menggabungkan model ini dengan model visi atau audio terpisah yang tersedia melalui API OrcaRouter.
Tolok ukur MMLU-Pro adalah versi yang ditingkatkan dari tes Pemahaman Bahasa Multitugas Skala Besar, yang mencakup 57 subjek termasuk sains, hukum, kedokteran, dan humaniora. Skor 83,8 berarti model tersebut menjawab dengan benar 83,8% dari pertanyaan, yang menunjukkan pengetahuan umum yang kuat dan kemampuan penalaran di berbagai domain. Ini menempatkan Qwen3-Max-Preview di antara model teks-saja berkinerja tinggi. MMLU-Pro dirancang untuk menjadi lebih menantang daripada MMLU asli dengan menyertakan pertanyaan yang lebih bernuansa dan penalaran multi-langkah, sehingga skor ini mencerminkan keterampilan pemecahan masalah yang kuat.
Meskipun hanya skor MMLU-Pro yang disediakan, tolok ukur ini secara inheren menguji penalaran multi-langkah di berbagai subjek. Skor tinggi menunjukkan bahwa model dapat menangani deduksi logis, penalaran matematis, dan pemahaman kontekstual. Tanpa tolok ukur tambahan seperti GSM8K atau HumanEval, kami tidak dapat secara langsung membandingkan kinerja matematika atau pengkodeannya. Namun, MMLU-Pro mencakup pertanyaan yang memerlukan sintesis pengetahuan, sehingga hasil yang kuat sering berkorelasi dengan kinerja yang baik pada tugas penalaran lainnya. Pengguna harus mengevaluasi model pada kumpulan data spesifik mereka untuk validasi akhir.
Berdasarkan fakta yang diberikan, kekuatan utama adalah kombinasi dari jendela konteks yang sangat besar dan skor MMLU-Pro yang tinggi, yang menunjukkan bahwa model dapat mempertahankan koherensi dan akurasi pada input yang panjang. Batas keluaran yang tinggi juga merupakan kekuatan untuk menghasilkan respons yang panjang. Keterbatasannya adalah bahwa ini adalah model pratinjau, sehingga mungkin kurang stabil dibandingkan rilis produksi; kinerja dapat bervariasi atau berubah seiring waktu. Selain itu, hanya berupa teks membatasi penggunaannya pada tugas bahasa. Tidak ada informasi tentang latensi atau throughput yang disediakan, sehingga faktor-faktor tersebut harus diuji di lingkungan Anda.
Angka latensi dan throughput spesifik untuk Qwen3-Max-Preview tidak tersedia dalam fakta yang diberikan. Sebagai model berkapabilitas tinggi dengan konteks besar, inferensi mungkin membutuhkan waktu lebih lama daripada model yang lebih kecil, terutama saat memproses input panjang atau menghasilkan banyak token output. Kecepatan sebenarnya bergantung pada faktor-faktor seperti konfigurasi perangkat keras, beban permintaan, dan detail spesifik dari prompt. API OrcaRouter menangani infrastruktur yang mendasarinya, sehingga Anda dapat menguji kinerja model dengan beban kerja Anda sendiri untuk menentukan apakah memenuhi persyaratan latensi Anda. Pertimbangkan untuk menggunakan streaming untuk aplikasi real-time.
Informasi harga untuk qwen/qwen3-max-preview tidak tersedia dalam fakta yang ada. Biasanya, OrcaRouter mengenakan biaya per token untuk input dan output, dengan tarif yang dapat bervariasi berdasarkan tingkatan model dan penyedia. Karena ini adalah model pratinjau, harga mungkin berbeda dari rilis stabil. Untuk mendapatkan harga terkini, silakan merujuk ke halaman harga resmi OrcaRouter atau menghubungi tim penjualan mereka. Harga juga dapat bergantung pada volume penggunaan total atau perjanjian pengeluaran komitmen. Selalu periksa tarif terbaru sebelum membangun aplikasi produksi.
Karena tidak ada tarif spesifik yang diberikan, trade-off umum berlaku. Model yang lebih besar dengan jendela konteks yang lebih tinggi mengonsumsi lebih banyak sumber daya komputasi, sehingga cenderung lebih mahal per token dibandingkan model yang lebih kecil. Jendela konteks besar Qwen3-Max-Preview berarti bahwa prompt apa pun yang menggunakan jendela penuh akan menimbulkan biaya token input yang signifikan. Namun, hal ini dapat mengurangi kebutuhan akan beberapa panggilan API atau chunking khusus, yang berpotensi menurunkan biaya keseluruhan untuk tugas-tugas yang mendapat manfaat dari satu konteks panjang. Anda harus memperkirakan penggunaan token tipikal Anda dan membandingkannya dengan model yang lebih sederhana untuk menemukan opsi yang paling hemat biaya untuk beban kerja Anda.
Kebijakan caching tidak dirinci dalam fakta yang diberikan. Banyak penyedia API, termasuk OrcaRouter, mungkin menawarkan caching prompt untuk token awalan yang berulang, yang dapat mengurangi biaya dan latensi. Jika OrcaRouter menerapkan caching untuk model ini, prompt sistem yang sering digunakan atau blok konteks statis besar dapat di-cache dan ditagih dengan tarif lebih rendah. Namun, tanpa konfirmasi, Anda harus berasumsi bahwa setiap permintaan ditagih untuk jumlah penuh token input yang dikirim. Periksa dokumentasi OrcaRouter untuk fitur caching terbaru dan bagaimana penerapannya pada qwen/qwen3-max-preview.
Untuk memperkirakan biaya, Anda perlu mengetahui harga per token (input dan output). Karena hal itu tidak tersedia, Anda dapat menggunakan tarif placeholder dari halaman harga OrcaRouter begitu tersedia. Hitung perkiraan token input bulanan Anda (prompt + konteks) dan token output (generasi). Misalnya, jika Anda memproses dokumen dengan rata-rata 100.000 token setiap dokumen dan menghasilkan 10.000 token per permintaan, kalikan dengan tarif per token dan jumlah permintaan bulanan yang diharapkan. Sertakan potensi overhead dari percobaan ulang atau konteks tambahan. Tanpa tarif aktual, Anda tetap dapat merencanakan dengan menetapkan anggaran dan memantau penggunaan melalui dasbor OrcaRouter.
Anda dapat mengakses model melalui titik akhir API OrcaRouter yang kompatibel dengan OpenAI di https://api.orcarouter.ai/v1. Gunakan id model 'qwen/qwen3-max-preview' dalam permintaan Anda. API ini mendukung parameter penyelesaian obrolan OpenAI standar seperti 'messages', 'max_tokens', 'temperature', 'top_p', dan 'stream'. Otentikasi dilakukan melalui kunci API yang Anda peroleh dari OrcaRouter. Contoh menggunakan curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{ "model": "qwen/qwen3-max-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "max_tokens": 100 }'
API ini mendukung parameter standar dari titik akhir penyelesaian obrolan OpenAI. 'messages' adalah larik objek pesan dengan peran seperti 'system', 'user', dan 'assistant'. 'max_tokens' mengontrol panjang output maksimum (hingga 65.536 untuk model ini). 'temperature' mengatur keacakan (biasanya default 1.0). 'top_p' untuk pengambilan sampel nukleus. 'stream' untuk respons streaming menggunakan peristiwa yang dikirim server. Urutan 'stop' untuk mengakhiri pembuatan. Parameter tambahan seperti 'frequency_penalty' dan 'presence_penalty' juga mungkin didukung. Perhatikan bahwa model hanya menerima konten teks; jenis konten gambar atau audio tidak didukung.
Jika Anda bermigrasi dari API lain yang menggunakan format yang kompatibel dengan OpenAI, transisi ke OrcaRouter cukup mudah. Ubah URL dasar Anda menjadi https://api.orcarouter.ai/v1 dan ganti nama model dengan 'qwen/qwen3-max-preview'. Perbarui kunci API Anda dengan yang dikeluarkan oleh OrcaRouter. Semua parameter lainnya (messages, temperature, dll.) tetap sama. Anda mungkin perlu menyesuaikan akuntansi token Anda jika penyedia sebelumnya memiliki tokenizer atau harga yang berbeda. Uji dengan beberapa contoh permintaan untuk memastikan respons memenuhi ekspektasi kualitas Anda. Dokumentasi OrcaRouter menyediakan panduan migrasi untuk penyedia umum.
Ya, karena OrcaRouter menawarkan API yang kompatibel dengan OpenAI, Anda dapat menggunakan official OpenAI Python SDK atau pustaka klien apa pun yang dirancang untuk OpenAI dengan perubahan minimal. Cukup atur URL dasar ke https://api.orcarouter.ai/v1 dan gunakan kunci API OrcaRouter Anda. Contohnya, dalam Python: from openai import OpenAI; client = OpenAI(base_url='https://api.orcarouter.ai/v1', api_key='YOUR_KEY'); response = client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-max-preview', messages=[...]). Kompatibilitas ini mencakup streaming, panggilan asinkron, dan fitur SDK lainnya.
Qwen3-Max-Preview adalah pratayang dari model besar generasi berikutnya dari seri Qwen, kemungkinan menawarkan peningkatan dibandingkan versi sebelumnya seperti Qwen2.5-72B. Jendela konteks besar (262K token) merupakan peningkatan signifikan dibandingkan model Qwen sebelumnya yang biasanya memiliki 128K atau kurang. Skor MMLU-Pro sebesar 83.8 kompetitif, tetapi perbandingan yang tepat tidak mungkin dilakukan tanpa skor dari model sebelumnya di bawah pengujian yang sama. Sebagai pratayang, model ini mungkin memiliki struktur biaya yang berbeda dan mungkin kurang stabil dibandingkan model Qwen2.5 yang siap produksi. Pengguna harus mengevaluasi kedua versi pada tugas spesifik mereka.
Perbandingan benchmark langsung tidak tersedia, tetapi GPT-4o adalah model multimodal dengan kemampuan teks, penglihatan, dan audio, sementara Qwen3-Max-Preview hanya teks. GPT-4o biasanya mencapai skor MMLU tinggi (sekitar 88-90 pada MMLU standar), tetapi skor MMLU-Pro (varian yang lebih sulit) mungkin berbeda. Jendela konteks GPT-4o adalah 128K token, setengah dari 262K milik Qwen3-Max-Preview. Untuk tugas teks murni yang memerlukan konteks yang sangat panjang, Qwen3-Max-Preview mungkin menguntungkan. Namun, multimodalitas GPT-4o dan dukungan ekosistem yang lebih luas mungkin lebih baik untuk aplikasi yang melibatkan gambar atau audio. Harga dan latensi harus dibandingkan dalam kasus penggunaan tertentu.
Claude 3.5 Sonnet memiliki jendela konteks 200K token, lebih kecil dari Qwen3-Max-Preview yang 262K. Keduanya adalah model teks yang kuat, tetapi Claude dikenal karena keamanan dan penalaran yang bernuansa. Skor MMLU-Pro Qwen3-Max-Preview sebesar 83.8 memberikan satu titik data; Claude biasanya juga mendapat skor tinggi di MMLU. Model Claude mendukung input gambar, sedangkan Qwen3-Max-Preview hanya teks. Claude juga memiliki penanganan prompt sistem spesifik dan fitur AI konstitusional. Untuk pemrosesan teks murni dengan konteks yang sangat panjang, Qwen3-Max-Preview mungkin unggul dalam panjang konteks, tetapi Anda harus menguji keduanya pada tugas spesifik Anda untuk menentukan mana yang memberikan akurasi dan efisiensi biaya yang lebih baik.
Llama 3.1 405B adalah model terbuka besar dengan jendela konteks 128K token, secara signifikan lebih kecil dari Qwen3-Max-Preview yang 262K. Skor MMLU Llama 3.1 405B sekitar 88.4 pada MMLU standar, tetapi skor MMLU-Pro tidak diketahui. Qwen3-Max-Preview dengan 83.8 pada MMLU-Pro menunjukkan penalaran yang kompetitif. Llama 3.1 tersedia dalam bobot terbuka, memungkinkan hosting sendiri, sementara Qwen3-Max-Preview diakses melalui API OrcaRouter. Untuk penyebaran di tempat (on-premise), Llama mungkin lebih disukai; untuk kemudahan penggunaan dan konteks besar, Qwen3-Max-Preview melalui API lebih sederhana. Perbandingan biaya tergantung pada biaya hosting sendiri vs. tarif API, yang tidak disediakan.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-max-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)enable_searchenable_thinkinginclude_reasoninglogprobsmax_tokensnparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstreamstream_optionstemperaturethinking_budgettool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p| Tingkat | Input / 1M token | Output / 1M token |
|---|---|---|
| ≤ 32K | $0.861 | $3.441 |
| ≤ 128K | $1.434 | $5.735 |
| ≤ 256K | $2.151 | $8.602 |
| Tingkat dipilih berdasarkan jumlah token input setiap permintaan | ||
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Harga berjenjang — perkiraan ini memakai tarif jenjang dasar.
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/qwen/qwen3-max-previewBuka @misc{orcarouter_qwen3_max_preview,
title = {qwen/qwen3-max-preview API},
author = {qwen},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3-max-preview}
}qwen. (n.d.). qwen/qwen3-max-preview API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3-max-preview