Qwen3-Max 不仅是“更大”的模型，更是通过架构创新 + 训练工程 + 推理范式升级，在代码、智能体与数学推理三大前沿能力上实现全面突破。

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一、从语言模型到通用问题求解器

继 Qwen3-2507 系列发布后，Qwen团队正式推出 Qwen3-Max——当前 Qwen 系列中参数规模最大、综合能力最强的大语言模型（LLM）。该模型包含三个关键变体：

变体	定位	核心能力
Qwen3-Max-Base	预训练基础模型	1T+ 参数，36T tokens，MoE 架构
Qwen3-Max-Instruct	指令对齐版	代码生成、智能体工具调用、多语言理解
Qwen3-Max-Thinking (Heavy)	推理增强版	高阶数学推理（AIME/HMMT 满分）

Qwen3-Max-Instruct 预览版已在 LMArena 全球文本排行榜中位列第三，正式版在 SWE-Bench Verified（69.6 分）与 Tau²-Bench（74.8 分）上超越 Claude Opus 4 与 DeepSeek-V3.1，稳居全球第一梯队。

而正在训练中的Qwen3-Max-Thinking，通过集成代码解释器与测试时计算扩展（test-time compute scaling），已在 AIME 2025 与 HMMT 2025 等高难度数学竞赛中取得 100% 准确率，展现出接近人类专家的符号推理能力。

范式转变：Qwen3-Max 正在推动 LLM 从“语言生成器”向“通用问题求解器”演进。

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二、Qwen3-Max-Base：超大规模 MoE 模型的训练工程突破

2.1 模型规格与架构设计

• 总参数量：>1 万亿（1T+）
• 预训练数据量：36 万亿 tokens（36T）
• 架构：稀疏激活 Mixture-of-Experts (MoE)，沿用 Qwen3 系列设计范式
• 关键创新：Global-Batch Load Balancing Loss

该损失函数用于缓解 MoE 中的专家负载不均衡问题，其形式化定义为：

其中：

• ：全局 batch size
• ：专家总数
• ：第 个 token 的专家路由概率
• ：平衡系数（通常设为 0.01~0.1）

该机制确保所有专家被均匀激活，避免“专家坍缩”（expert collapse），是训练稳定的核心保障。

2.2 训练效率与稳定性

得益于 PAI-FlashMoE 分布式训练系统与多项工程优化，Qwen3-Max 实现了前所未有的训练效率：

优化技术	作用	效果
多级流水并行	优化计算-通信重叠	MFU（Model FLOPs Utilization）提升 30%
ChunkFlow	长序列高效训练	1M 上下文吞吐量达序列并行方案的 3 倍
SanityCheck + EasyCheckpoint	故障快速恢复	硬件故障导致的时间损失降至 Qwen2.5-Max 的 1/5

关键成果：整个预训练过程 Loss 曲线平滑无尖刺，无需回滚、无需调整数据分布，实现真正意义上的“端到端稳定训练”。

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三、Qwen3-Max-Instruct：指令对齐与多能力协同优化

3.1 综合性能表现

Qwen3-Max-Instruct 在多个权威基准上全面领先：

基准	评分	对比模型	能力维度
LMArena (Text)	14310	GPT-5-Chat (~14000)	通用语言能力
SWE-Bench Verified	69.6	Claude 3.5 Sonnet (63.4)	真实代码修复
Tau²-Bench	74.8	Claude Opus 4 (67.7)	智能体工具调用

SWE-Bench 要求模型直接修复 GitHub 上的真实 bug，Tau²-Bench 则评估模型调用外部工具（如计算器、API、代码解释器）完成复杂任务的能力。Qwen3-Max-Instruct 在这两项上的领先，标志着其已具备真实世界问题解决能力。

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四、Qwen3-Max-Thinking (Heavy)：测试时计算驱动的推理革命

4.1 “思考即计算”范式

Qwen3-Max-Thinking 并非简单增大模型，而是引入 “Thinking-as-Computation” 范式：

• 集成代码解释器：将推理过程外显为可执行 Python 代码
• 并行测试时计算：在推理阶段动态扩展计算资源（如多路径搜索、自我验证）

这一设计使得模型能像人类一样“草稿演算”，而非仅依赖内部参数记忆。

4.2 推理性能突破

基准	Qwen3-Max-Thinking	人类专家	说明
AIME 2025	100%	~95%	美国数学邀请赛，25 题全对
HMMT 2025	100%	~90%	哈佛-麻省理工数学竞赛

技术启示：当模型具备工具使用能力与计算资源弹性扩展机制时，其在形式化推理任务上的表现可超越人类平均水平。

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五、Qwen3-Max 已全面开放

• ⚡ API 调用：模型名 qwen3-max，完全兼容 OpenAI API

Python 调用示例

from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement in simple terms."}]
)
print(completion.choices[0].message.content)

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六、总结与展望

维度	Qwen3-Max 贡献
训练工程	实现 1T+ MoE 模型的稳定、高效、容错训练
能力协同	统一语言、代码、工具调用与高阶推理能力
推理范式	通过测试时计算扩展，突破静态模型能力上限
开放生态	兼容 OpenAI API，降低开发者迁移成本

未来方向：Qwen3-Max-Thinking 的正式发布将进一步推动大模型向可验证、可调试、可扩展的通用智能体演进。

​最后

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