Qwen3 Max preview — 專有聊天預覽，256k上下文，思考模式+函數調用。
Qwen3-Max-Preview 是Qwen系列中的純文字大型語言模型，由阿里雲Qwen團隊開發。目前處於預覽階段，代表在穩定版本發布前提供早期使用新功能的機會。該模型僅處理文字輸入並產生文字輸出，具備262,144個token的上下文視窗，以及最多65,536個token的輸出長度。在涵蓋57個學科知識與推理能力的MMLU-Pro基準測試中，其得分為83.8。作為預覽模型，其效能與行為可能會隨…
Qwen3-Max-Preview 專為需要處理大量文字並生成連貫、詳細回應的任務而優化。它在總結書籍或研究論文、從長篇文字記錄中提取資訊，以及在多頁上下文上進行複雜推理任務方面表現出色。它能生成程式碼、撰寫結構化文件，並遵循橫跨數百段的多步驟指令。其高輸出限制使它能一次性產出延伸內容，如完整報告、詳細解釋或長篇創意寫作。
262,144 個 token 的上下文視窗讓模型能夠完整考量極長文件或對話，無需截斷。這對於法律文件審閱（每個條款都至關重要）或一次性分析完整程式碼庫等任務特別實用。此外，它也支援建構能在多則訊息中維持長期記憶的應用，例如需要回憶整個互動歷史的客服聊天機器人。大規模上下文消除了複雜的分塊策略需求，簡化了應用邏輯。
對於簡單任務，例如短問答、簡短文本的基本摘要或簡單分類，較小且較便宜的模型可能更具成本效益。Qwen3-Max-Preview 是一個高能力模型，具有相應的計算需求。如果您的用例不需要其大上下文窗口或高推理深度，請考慮使用較小的模型，如 Qwen2.5-7B 或 OrcaRouter 目錄中的其他替代方案。這可以降低成本和延遲，同時在較簡單的工作負載下仍能達到足夠的性能。
Qwen3-Max-Preview 僅接受文字輸入並產生純文字輸出，不支援圖片、音訊或影片輸入。這使其成為純語言模型，專注於自然語言理解與生成。其輸出格式為純文字，可依據 API 提示要求結構化為 JSON、Markdown 或任何文字格式。對於需要多模態輸入的應用，使用者需將此模型與 OrcaRouter API 提供的獨立視覺或音訊模型結合使用。
MMLU-Pro基準測試是Massive Multitask Language Understanding測試的增強版本，涵蓋科學、法律、醫學及人文等57個學科。83.8分代表模型正確回答了83.8%的問題，這顯示其在多個領域具備強大的通用知識與推理能力，使Qwen3-Max-Preview躋身表現優異的純文字模型之列。MMLU-Pro的設計比原始MMLU更具挑戰性，包含更多細緻且多步驟的推理問題，因此此分數反映了穩健的問題解決能力。
雖然只提供了 MMLU-Pro 的分數，但此基準測試本質上測試了跨多個主題的多步驟推理。高分表示模型能夠處理邏輯推理、數學推理和情境理解。在沒有額外基準測試（如 GSM8K 或 HumanEval）的情況下，我們無法直接比較其數學或編碼表現。然而，MMLU-Pro 包含需要知識綜合的問題，因此良好的結果通常與其他推理任務的出色表現相關。使用者應在其特定數據集上評估模型以進行最終驗證。
根據所提供的事實，一項關鍵優勢是極大的上下文窗口與高MMLU-Pro評分的結合，顯示該模型能夠在長輸入下保持連貫性與準確性。高輸出限制也是生成長篇回覆的優勢。限制在於這是一個預覽模型，因此可能比正式版本較不穩定；效能可能隨時間變化或波動。此外，僅限文字的模式使其只能應用於語言任務。未提供延遲或吞吐量的資訊，因此應在您自己的環境中測試這些因素。
在所提供的資料中，並未給出 Qwen3-Max-Preview 的具體延遲和吞吐量數據。作為一款具備大上下文的高能力模型，其推理時間可能比小型模型更長，尤其是在處理長輸入或產生大量輸出 token 時。實際速度取決於硬體配置、請求負載以及提示詞的具體細節等因素。OrcaRouter 的 API 負責處理底層基礎設施，因此您可以透過自己的負載測試模型的效能，來判斷其是否符合您的延遲需求。對於即時應用程式，建議考慮使用串流（streaming）模式。
qwen/qwen3-max-preview 的定價資訊並未在現有資料中提供。通常，OrcaRouter 按 token 對輸入和輸出分別收費，費率可能因模型層級和提供商而異。由於這是一個預覽模型，其定價可能與穩定版本不同。如需取得當前定價，請參考 OrcaRouter 官方定價頁面或聯絡其銷售團隊。定價也可能取決於總使用量或承諾消費協議。在構建正式生產應用前，請務必確認最新費率。
由於未提供具體費率，因此適用一般性的取捨原則。具有較高上下文視窗的大型模型會消耗更多運算資源，因此在每 token 的費用上往往比小型模型更昂貴。Qwen3-Max-Preview 的大上下文視窗意味著任何使用完整視窗的提示都會產生顯著的輸入 token 成本。然而，這可能減少多次 API 呼叫或自訂分塊的需求，從而可能降低那些受益於單一長上下文的任務的總體成本。你應該估算你典型的 token 使用量，並與較簡單的模型進行比較，以找出最符合成本效益的工作負載選項。
快取策略未在所提供的資訊中詳細說明。包括 OrcaRouter 在內的許多 API 提供者，可能會針對重複的前綴令牌提供提示快取，這有助於降低成本與延遲。若 OrcaRouter 為此模型實作快取，則常用的系統提示或大型靜態上下文區塊可能會被快取，並以較低費率計費。然而，在未經確認的情況下，你應假設每次請求皆依傳送的完整輸入令牌數量計費。請查閱 OrcaRouter 的文件，了解最新的快取功能及其如何適用於 qwen/qwen3-max-preview。
為了估算成本，您需要了解每個token的定價（輸入和輸出）。由於尚未提供此資訊，您可以使用OrcaRouter定價頁面上的佔位符費率（一旦可用）。計算您預期的每月輸入token（提示詞+上下文）和輸出token（生成內容）。例如，如果您處理的文件平均每個100,000個token，每個請求生成10,000個token，則乘以每個token的費率和預期的每月請求數量。同時考慮重試或額外上下文的潛在開銷。即使沒有實際費率，您仍然可以通過設定預算並透過OrcaRouter儀表板監控使用量來規劃。
您可透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 端點存取模型，網址為 https://api.orcarouter.ai/v1。在請求中使用模型 ID 'qwen/qwen3-max-preview'。該 API 支援標準的 OpenAI 聊天完成參數，例如 'messages'、'max_tokens'、'temperature'、'top_p' 及 'stream'。驗證是透過您從 OrcaRouter 取得的 API 金鑰來進行。使用 curl 的範例：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支援OpenAI聊天補全端點的標準參數。'messages'是一個訊息物件的陣列，角色包括'system'、'user'和'assistant'。'max_tokens'控制最大輸出長度（此模型最高可達65,536）。'temperature'調整隨機性（預設通常為1.0）。'top_p'用於核取樣。'stream'用於使用伺服器發送事件的串流回應。'stop'序列用於結束生成。也可能支援其他參數，如'frequency_penalty'和'presence_penalty'。請注意，此模型僅接受文字內容，不支援圖片或音訊內容類型。
如果您正在從其他支援 OpenAI 相容格式的 API 遷移，轉換至 OrcaRouter 的過程相當直接。將您的基礎網址更改為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型名稱替換為 'qwen/qwen3-max-preview'。將您的 API 金鑰更新為 OrcaRouter 核發的金鑰。所有其他參數（messages、temperature 等）保持不變。如果先前的提供商使用不同的分詞器或定價模式，您可能需要調整您的 Token 計算方式。透過幾個範例請求進行測試，以確保回應符合您的品質期望。OrcaRouter 的文件提供了常見提供商的遷移指南。
是的，由於 OrcaRouter 提供與 OpenAI 相容的 API，您可以使用官方的 OpenAI Python SDK 或任何為 OpenAI 設計的客戶端程式庫，只需進行極少的修改。只需將基礎 URL 設置為 https://api.orcarouter.ai/v1，並使用您的 OrcaRouter API 金鑰。例如，在 Python 中：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=[...])。這種相容性擴展到串流、非同步呼叫和其他 SDK 功能。
Qwen3-Max-Preview 是 Qwen 系列下一代大型模型的預覽版本，可能提供比早期版本（如 Qwen2.5-72B）更佳的改進。其大型上下文視窗（262K tokens）相較於先前通常為 128K 或更少的 Qwen 模型而言，是一項重大升級。MMLU-Pro 分數 83.8 極具競爭力，但在沒有先前模型於相同測試下的分數時，無法進行確切的比較。作為預覽版本，它可能具有不同的成本結構，且可能缺乏生產就緒的 Qwen2.5 模型的穩定性。使用者應根據其特定任務評估這兩個版本。
目前沒有直接的基準比較，但 GPT-4o 是一個具備文字、視覺和音訊能力的多模態模型，而 Qwen3-Max-Preview 則僅支援文字。GPT-4o 通常在標準 MMLU 上獲得高分（約 88-90），但 MMLU-Pro（較難的變體）的分數可能有所不同。GPT-4o 的上下文視窗為 128K 個 token，是 Qwen3-Max-Preview 的 262K 的一半。對於需要非常長上下文的純文字任務，Qwen3-Max-Preview 可能更具優勢。然而，GPT-4o 的多模態能力和更廣泛的生態系統支援，對於涉及圖像或音訊的應用可能更好。定價和延遲應根據具體使用場景進行比較。
Claude 3.5 Sonnet 的上下文視窗為 200K 個令牌，小於 Qwen3-Max-Preview 的 262K 個令牌。兩者都是強大的文字模型，但 Claude 以安全性和細緻的推理能力著稱。Qwen3-Max-Preview 在 MMLU-Pro 上的分數為 83.8，提供了一項數據點；Claude 通常在 MMLU 上也有高分表現。Claude 模型支援圖片輸入，而 Qwen3-Max-Preview 僅限於文字。Claude 還具備特定的系統提示詞處理以及憲法 AI 特性。對於需要極長上下文的純文字處理，Qwen3-Max-Preview 可能在上下文長度上具有優勢，但您應該在具體任務上測試兩者，以判斷哪個能帶來更好的準確性與成本效益。
Llama 3.1 405B 是一個大型開放模型，擁有 128K token 的上下文視窗，明顯小於 Qwen3-Max-Preview 的 262K。Llama 3.1 405B 在標準 MMLU 上的分數約為 88.4，但 MMLU-Pro 的分數未知。Qwen3-Max-Preview 在 MMLU-Pro 上取得 83.8，顯示其具有競爭力的推理能力。Llama 3.1 採用開放權重，可自行託管，而 Qwen3-Max-Preview 則是透過 OrcaRouter 的 API 存取。對於內部部署，Llama 可能更為合適；而就易用性與大上下文而言，透過 API 使用 Qwen3-Max-Preview 則更為簡便。成本比較則取決於自行託管的費用與 API 費率，但此處未提供相關資訊。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
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| 階梯 | 輸入 / 1M tokens | 輸出 / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 32K | $0.861 | $3.441 |
| ≤ 128K | $1.434 | $5.735 |
| ≤ 256K | $2.151 | $8.602 |
| 階梯依每次請求的輸入 token 數確定 | ||
基於標價的估算
階梯定價——此估算使用基礎級距費率。
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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