Qwen3 Max preview — preview แชทแบบเอกสิทธิ์, บริบท 256k, โหมดคิด + การเรียกใช้ฟังก์ชัน
Qwen3-Max-Preview เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่รับเฉพาะข้อความจากตระกูล Qwen ซึ่งพัฒนาโดยทีม Qwen ของ Alibaba Cloud ขณะนี้อยู่ในสถานะตัวอย่าง (preview) ซึ่งหมายความว่าให้การเข้าถึงความสามารถใหม่ ๆ…
Qwen3-Max-Preview ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่ต้องประมวลผลข้อความปริมาณมากและสร้างคำตอบที่สอดคล้องและละเอียด มันมีความเป็นเลิศในงานต่างๆ เช่น การสรุปทั้งเล่มหรือเอกสารวิจัย การดึงข้อมูลจากบทถอดความยาวๆ และการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนบนเนื้อหาหลายหน้า มันสามารถสร้างโค้ด เขียนเอกสารที่มีโครงสร้าง และทำตามคำสั่งหลายขั้นตอนที่ครอบคลุมหลายร้อยย่อหน้า ขีดจำกัดผลลัพธ์ที่สูงทำให้มันสามารถสร้างเนื้อหาที่ยาว เช่น รายงานเต็ม คำอธิบายโดยละเอียด หรืองานเขียนเชิงสร้างสรรค์แบบยาวในการเรียกใช้ครั้งเดียว
หน้าต่างบริบทขนาด 262,144 โทเค็นช่วยให้โมเดลสามารถพิจารณาเอกสารหรือการสนทนาที่ยาวมากได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องตัดทอน ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจสอบเอกสารทางกฎหมายที่ทุกข้อความมีความสำคัญ หรือการวิเคราะห์คลังโค้ดทั้งหมดในครั้งเดียว นอกจากนี้ยังรองรับการสร้างแอปพลิเคชันที่รักษาความจำระยะยาวในหลายข้อความ เช่น แชทบอทฝ่ายบริการลูกค้าที่ต้องจดจำประวัติการโต้ตอบทั้งหมด บริบทขนาดใหญ่ช่วยลดความจำเป็นในการใช้กลยุทธ์การแบ่งส่วนที่ซับซ้อน ทำให้ตรรกะของแอปพลิเคชันง่ายขึ้น
สำหรับงานที่ง่าย เช่น การตอบคำถามแบบสั้น การสรุปข้อความสั้นๆ หรือการจำแนกประเภทที่ไม่ซับซ้อน โมเดลที่มีขนาดเล็กและราคาถูกกว่าอาจคุ้มค่ากว่า Qwen3-Max-Preview เป็นโมเดลที่มีความสามารถสูงพร้อมข้อกำหนดด้านการคำนวณที่สอดคล้องกัน หากกรณีการใช้งานของคุณไม่ต้องการหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่หรือความลึกในการคิดสูง ให้พิจารณาใช้โมเดลที่เล็กกว่า เช่น Qwen2.5-7B หรือทางเลือกอื่นจากแคตตาล็อกของ OrcaRouter ซึ่งสามารถลดต้นทุนและเวลาแฝงได้ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพที่เพียงพอสำหรับงานที่เรียบง่ายกว่า
Qwen3-Max-Preview รองรับเฉพาะอินพุตที่เป็นข้อความและสร้างเอาต์พุตที่เป็นข้อความเท่านั้น ไม่รองรับอินพุตรูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ ทำให้เป็นโมเดลภาษาบริสุทธิ์ที่เน้นการทำความเข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติโดยสมบูรณ์ รูปแบบเอาต์พุตเป็นข้อความธรรมดา ซึ่งสามารถจัดโครงสร้างเป็น JSON, markdown หรือรูปแบบใดก็ตามที่ใช้ข้อความเป็นฐานตามที่ร้องขอผ่าน API prompt สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการอินพุตหลายรูปแบบ ผู้ใช้จะต้องรวมโมเดลนี้กับโมเดลการมองเห็นหรือโมเดลเสียงแยกต่างหากที่สามารถใช้งานได้ผ่าน API ของ OrcaRouter
เกณฑ์มาตรฐาน MMLU-Pro เป็นเวอร์ชันที่ได้รับการปรับปรุงจากการทดสอบความเข้าใจภาษาหลายภารกิจขนาดใหญ่ (Massive Multitask Language Understanding) ซึ่งครอบคลุม 57 สาขาวิชา รวมถึงวิทยาศาสตร์ กฎหมาย แพทยศาสตร์ และมนุษยศาสตร์ คะแนน 83.8 หมายความว่าโมเดลตอบคำถามถูกต้อง 83.8% ซึ่งบ่งชี้ถึงความรู้ทั่วไปและความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่งในหลากหลายโดเมน สิ่งนี้ทำให้ Qwen3-Max-Preview อยู่ในกลุ่มโมเดลข้อความประสิทธิภาพสูง MMLU-Pro ถูกออกแบบให้ท้าทายกว่า MMLU ดั้งเดิม โดยรวมคำถามที่ละเอียดและต้องใช้เหตุผลหลายขั้นตอนมากขึ้น ดังนั้นคะแนนนี้จึงสะท้อนถึงทักษะการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่ง
แม้ว่าจะมีเพียงคะแนน MMLU-Pro เท่านั้นที่ให้มา แต่เกณฑ์มาตรฐานนี้โดยธรรมชาติแล้วทดสอบการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนในหลายหัวข้อ คะแนนสูงบ่งบอกว่าโมเดลสามารถจัดการกับการอนุมานเชิงตรรกะ การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และความเข้าใจในบริบท หากไม่มีเกณฑ์มาตรฐานเพิ่มเติม เช่น GSM8K หรือ HumanEval เราไม่สามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพด้านคณิตศาสตร์หรือการเขียนโปรแกรมได้โดยตรง อย่างไรก็ตาม MMLU-Pro รวมคำถามที่ต้องการการสังเคราะห์ความรู้ ดังนั้นผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งมักจะสัมพันธ์กับประสิทธิภาพที่ดีในงานให้เหตุผลอื่นๆ ผู้ใช้ควรประเมินโมเดลบนชุดข้อมูลเฉพาะของตนเองเพื่อการตรวจสอบขั้นสุดท้าย
จากข้อเท็จจริงที่ให้มา จุดแข็งสำคัญคือการผสมผสานระหว่างหน้าต่างบริบทที่ใหญ่มากและคะแนน MMLU-Pro ที่สูง ซึ่งบ่งชี้ว่าโมเดลสามารถรักษาความสอดคล้องและความแม่นยำสำหรับอินพุตที่ยาวได้ ขีดจำกัดเอาต์พุตที่สูงก็เป็นจุดแข็งสำหรับการสร้างการตอบสนองที่ยาว ข้อจำกัดคือโมเดลนี้เป็นรุ่นตัวอย่าง (preview model) ดังนั้นจึงอาจมีความเสถียรน้อยกว่ารุ่นที่วางจำหน่าย (production release) ประสิทธิภาพอาจแตกต่างหรือเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา นอกจากนี้ การเป็นโมเดลแบบข้อความเท่านั้นจำกัดการใช้งานเฉพาะงานด้านภาษา ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับความหน่วง (latency) หรือปริมาณงาน (throughput) ดังนั้นปัจจัยเหล่านั้นควรได้รับการทดสอบในสภาพแวดล้อมของคุณ
ตัวเลขความหน่วงและปริมาณงานที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ Qwen3-Max-Preview ไม่มีอยู่ในข้อเท็จจริงที่ให้มา ในฐานะโมเดลที่มีความสามารถสูงพร้อมบริบทขนาดใหญ่ การอนุมานอาจใช้เวลานานกว่าโมเดลขนาดเล็ก โดยเฉพาะเมื่อประมวลผลอินพุตยาวหรือสร้างโทเค็นเอาต์พุตจำนวนมาก ความเร็วจริงขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น การกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ โหลดคำขอ และรายละเอียดเฉพาะของพรอมต์ API ของ OrcaRouter จัดการโครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลัง ดังนั้นคุณสามารถทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลด้วยเวิร์กโหลดของคุณเองเพื่อพิจารณาว่าตรงตามข้อกำหนดด้านความหน่วงหรือไม่ พิจารณาใช้สตรีมมิ่งสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์
ข้อมูลราคาสำหรับ qwen/qwen3-max-preview ไม่ได้ระบุไว้ในข้อมูลที่มีอยู่ โดยทั่วไปแล้ว OrcaRouter จะคิดค่าบริการต่อโทเค็นทั้งสำหรับ input และ output โดยอัตราค่าบริการอาจแตกต่างกันไปตามระดับของโมเดลและผู้ให้บริการ เนื่องจากนี่คือโมเดลพรีวิว ราคาจึงอาจแตกต่างจากรุ่นที่เสถียร หากต้องการทราบราคาปัจจุบัน โปรดดูที่หน้าราคาอย่างเป็นทางการของ OrcaRouter หรือติดต่อทีมขายของพวกเขา ราคาอาจขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้งานทั้งหมดหรือข้อตกลงการใช้งานตามสัญญา ควรตรวจสอบอัตราล่าสุดก่อนสร้างแอปพลิเคชันสำหรับการใช้งานจริงเสมอ
เนื่องจากไม่มีอัตราค่าใช้จ่ายเฉพาะที่ระบุไว้ จึงใช้หลักเกณฑ์การแลกเปลี่ยนโดยทั่วไป โมเดลที่มีขนาดใหญ่และมีหน้าต่างบริบทที่สูงกว่าจะใช้ทรัพยากรการคำนวณมากกว่า ดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะมีราคาต่อโทเค็นแพงกว่าโมเดลขนาดเล็ก หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ของ Qwen3-Max-Preview หมายความว่าคำขอใดๆ ที่ใช้หน้าต่างเต็มจะทำให้เกิดต้นทุนโทเค็นอินพุตที่สูง อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้อาจลดความจำเป็นในการเรียก API หลายครั้งหรือการแบ่งส่วนแบบกำหนดเอง ซึ่งอาจทำให้ต้นทุนโดยรวมลดลงสำหรับงานที่ได้รับประโยชน์จากบริบทยาวเดียว คุณควรประมาณการใช้งานโทเค็นทั่วไปของคุณ และเปรียบเทียบกับโมเดลที่เรียบง่ายกว่าเพื่อค้นหาตัวเลือกที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับปริมาณงานของคุณ
นโยบายการแคชไม่ได้ถูกระบุรายละเอียดในข้อเท็จจริงที่ให้มา ผู้ให้บริการ API หลายราย รวมถึง OrcaRouter อาจเสนอการแคช prompt สำหรับโทเค็นคำนำหน้าที่ซ้ำกัน ซึ่งสามารถลดต้นทุนและเวลาแฝง หาก OrcaRouter ใช้การแคชสำหรับโมเดลนี้ system prompts ที่ใช้บ่อยหรือบล็อกบริบทคงที่ขนาดใหญ่อาจถูกแคชและคิดค่าบริการในอัตราที่ต่ำกว่า อย่างไรก็ตาม หากไม่มีการยืนยัน คุณควรถือว่าคำขอแต่ละครั้งถูกคิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็นอินพุตทั้งหมดที่ส่งไป ตรวจสอบเอกสารของ OrcaRouter สำหรับฟีเจอร์การแคชล่าสุดและวิธีการนำไปใช้กับ qwen/qwen3-max-preview
ในการประมาณค่าใช้จ่าย คุณจำเป็นต้องทราบราคาต่อโทเค็น (input และ output) เนื่องจากไม่ได้ระบุไว้ คุณสามารถใช้อัตราชั่วคราวจากหน้าราคาของ OrcaRouter ได้เมื่อมีข้อมูลดังกล่าว คำนวณจำนวนโทเค็น input รายเดือนที่คาดไว้ (prompt + context) และโทเค็น output (generations) ตัวอย่างเช่น หากคุณประมวลผลเอกสารที่มีค่าเฉลี่ย 100,000 โทเค็นต่อเอกสาร และสร้าง 10,000 โทเค็นต่อคำขอ ให้คูณด้วยอัตราต่อโทเค็นและจำนวนคำขอรายเดือนที่คาดไว้ รวมค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมที่อาจเกิดขึ้นจากการลองใหม่หรือ context พิเศษ หากไม่มีอัตราจริง คุณยังสามารถวางแผนได้โดยกำหนดงบประมาณและตรวจสอบการใช้งานผ่านแดชบอร์ดของ OrcaRouter
คุณสามารถเข้าถึงโมเดลผ่านปลายทาง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter ได้ที่ https://api.orcarouter.ai/v1 ใช้รหัสโมเดล 'qwen/qwen3-max-preview' ในคำขอของคุณ API รองรับพารามิเตอร์ chat completion มาตรฐานของ OpenAI เช่น 'messages', 'max_tokens', 'temperature', 'top_p', และ 'stream' การยืนยันตัวตนทำผ่านคีย์ API ที่คุณได้รับจาก OrcaRouter ตัวอย่างการใช้ 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 รองรับพารามิเตอร์มาตรฐานของปลายทาง OpenAI chat completions 'messages' คืออาร์เรย์ของออบเจกต์ข้อความที่มีบทบาทเช่น 'system', 'user', และ 'assistant' 'max_tokens' ควบคุมความยาวเอาต์พุตสูงสุด (สูงสุด 65,536 สำหรับโมเดลนี้) 'temperature' ปรับค่าความสุ่ม (ค่าเริ่มต้นโดยทั่วไปคือ 1.0) 'top_p' สำหรับ nucleus sampling 'stream' สำหรับสตรีมการตอบกลับโดยใช้ server-sent events 'stop' ลำดับเพื่อสิ้นสุดการสร้าง อาจรองรับพารามิเตอร์เพิ่มเติม เช่น 'frequency_penalty' และ 'presence_penalty' หมายเหตุ: โมเดลนี้รับเฉพาะเนื้อหาข้อความเท่านั้น ไม่รองรับประเภทเนื้อหาภาพหรือเสียง
หากคุณกำลังย้ายจาก API อื่นที่ใช้รูปแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI การเปลี่ยนไปใช้ OrcaRouter นั้นตรงไปตรงมา เปลี่ยน base URL ของคุณเป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และแทนที่ชื่อโมเดลด้วย 'qwen/qwen3-max-preview' อัปเดตคีย์ API ของคุณเป็นคีย์ที่ออกโดย OrcaRouter พารามิเตอร์อื่นๆ ทั้งหมด (messages, temperature, ฯลฯ) ยังคงเหมือนเดิม คุณอาจต้องปรับการนับ token หากผู้ให้บริการก่อนหน้ามี tokenizer หรือราคาที่แตกต่างกัน ทดสอบด้วยคำขอตัวอย่างสองสามรายการเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ตรงตามความคาดหวังด้านคุณภาพของคุณ เอกสารของ OrcaRouter มีคู่มือการย้ายสำหรับผู้ให้บริการทั่วไป
ใช่ เนื่องจาก OrcaRouter มี API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณสามารถใช้ official OpenAI Python SDK หรือไลบรารีไคลเอ็นต์ใดๆ ที่ออกแบบมาสำหรับ OpenAI โดยมีการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย เพียงตั้งค่า base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และใช้ OrcaRouter API key ของคุณ ตัวอย่างเช่น ใน 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=[...]) ความเข้ากันได้นี้ขยายไปถึง streaming, asynchronous calls และคุณสมบัติอื่นๆ ของ SDK
Qwen3-Max-Preview เป็นรุ่นตัวอย่างของโมเดลขนาดใหญ่รุ่นถัดไปจากซีรีส์ Qwen ซึ่งน่าจะมีการปรับปรุงเหนือกว่ารุ่นก่อนหน้าเช่น Qwen2.5-72B หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (262K tokens) เป็นการอัปเกรดครั้งสำคัญเมื่อเทียบกับโมเดล Qwen รุ่นก่อนหน้าที่โดยทั่วไปมี 128K หรือน้อยกว่า คะแนน MMLU-Pro ที่ 83.8 ถือว่าอยู่ในระดับแข่งขันได้ แต่ไม่สามารถเปรียบเทียบได้อย่างแม่นยำหากไม่มีคะแนนของโมเดลรุ่นก่อนหน้าภายใต้การทดสอบเดียวกัน ในฐานะรุ่นตัวอย่าง อาจมีโครงสร้างต้นทุนที่แตกต่างและอาจขาดความเสถียรของโมเดล Qwen2.5 ที่พร้อมใช้งานจริง ผู้ใช้ควรประเมินทั้งสองรุ่นในงานเฉพาะของตน
ไม่มีการเปรียบเทียบ benchmark โดยตรง แต่ GPT-4o เป็นโมเดล multimodal ที่มีความสามารถด้านข้อความ ภาพ และเสียง ในขณะที่ Qwen3-Max-Preview เป็นเพียงข้อความเท่านั้น โดยทั่วไป GPT-4o ทำคะแนน MMLU ได้สูง (ประมาณ 88-90 ใน MMLU มาตรฐาน) แต่คะแนน MMLU-Pro (ตัวแปรที่ยากกว่า) อาจแตกต่างกัน หน้าต่างบริบทของ GPT-4o คือ 128K โทเค็น ซึ่งเป็นครึ่งหนึ่งของ Qwen3-Max-Preview ที่ 262K สำหรับงานข้อความล้วนที่ต้องการบริบทที่ยาวมาก Qwen3-Max-Preview อาจได้เปรียบ อย่างไรก็ตาม ความเป็น multimodal และการสนับสนุนระบบนิเวศที่กว้างกว่าของ GPT-4o อาจดีกว่าสำหรับแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับภาพหรือเสียง ควรเปรียบเทียบราคาและความหน่วงในกรณีการใช้งานเฉพาะ
Claude 3.5 Sonnet มีหน้าต่างบริบทที่ 200K โทเค็น ซึ่งเล็กกว่า Qwen3-Max-Preview ที่ 262K ทั้งสองเป็นโมเดลข้อความที่แข็งแกร่ง แต่ Claude เป็นที่รู้จักในด้านความปลอดภัยและการใช้เหตุผลที่ละเอียดถี่ถ้วน คะแนน MMLU-Pro ของ Qwen3-Max-Preview ที่ 83.8 เป็นข้อมูลหนึ่งจุด; โดยทั่วไป Claude ก็มีคะแนนสูงใน MMLU เช่นกัน โมเดล Claude รองรับการป้อนข้อมูลภาพ ในขณะที่ Qwen3-Max-Preview เป็นข้อความเท่านั้น Claude ยังมีการจัดการ prompt ระบบเฉพาะและฟีเจอร์ Constitutional AI สำหรับการประมวลผลข้อความล้วนที่มีบริบทยาวมาก Qwen3-Max-Preview อาจมีข้อได้เปรียบในด้านความยาวบริบท แต่คุณควรทดสอบทั้งสองกับงานเฉพาะของคุณเพื่อพิจารณาว่าแบบใดให้ความแม่นยำและประสิทธิภาพด้านต้นทุนที่ดีกว่า
Llama 3.1 405B เป็นโมเดลแบบเปิดขนาดใหญ่ที่มีหน้าต่างบริบท 128K โทเค็น ซึ่งเล็กกว่าหน้าต่างบริบท 262K ของ Qwen3-Max-Preview อย่างมีนัยสำคัญ คะแนน MMLU ของ Llama 3.1 405B อยู่ที่ประมาณ 88.4 บน MMLU มาตรฐาน แต่ไม่ทราบคะแนน MMLU-Pro ส่วนคะแนน 83.8 ของ Qwen3-Max-Preview บน MMLU-Pro แสดงถึงความสามารถในการให้เหตุผลที่แข่งขันได้ Llama 3.1 มีให้ใช้งานในรูปแบบน้ำหนักเปิด ทำให้สามารถโฮสต์ด้วยตนเองได้ ในขณะที่ Qwen3-Max-Preview เข้าถึงผ่าน API ของ OrcaRouter สำหรับการติดตั้งภายในองค์กร Llama อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า ส่วนการใช้งานที่ง่ายและบริบทขนาดใหญ่ Qwen3-Max-Preview ผ่าน API นั้นง่ายกว่า การเปรียบเทียบต้นทุนขึ้นอยู่กับค่าใช้จ่ายในการโฮสต์ตัวเองเทียบกับอัตรา API ซึ่งไม่ได้ระบุไว้
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| ระดับ | อินพุต / 1M โทเค็น | เอาต์พุต / 1M โทเค็น |
|---|---|---|
| ≤ 32K | $0.861 | $3.441 |
| ≤ 128K | $1.434 | $5.735 |
| ≤ 256K | $2.151 | $8.602 |
| เลือกระดับชั้นตามจำนวนโทเค็นอินพุตของแต่ละคำขอ | ||
ประมาณการจากราคาตั้ง
ราคาแบบขั้นบันได — การประเมินนี้ใช้อัตราขั้นพื้นฐาน
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/qwen/qwen3-max-previewเปิด @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