阿里推出旗舰级开源大模型Qwen3-Max，参数超万亿，在编程、智能体、数学推理等多领域表现全球前三。 2025-9-25 00:8:24 Author: www.iplaysoft.com(查看原文) 阅读量:10 收藏
要说最近 AI 圈让人兴奋的消息，除了 DeepSeek V3.1 Terminus 新版本发布外，那必须是阿里正式推出了旗舰级的「通义千问3」顶尖的 Qwen3-Max 万亿参数开源大模型！
阿里的这款 AI 模型一出，直接把国产大模型天花板又往上了一个台阶——不仅参数量突破 1 万亿，预训练数据高达 36T tokens，还在多个国际权威榜单上直接威胁了 OpenAI 的 GPT-5、Claude Opus 4 等旗舰模型的地位，实测成绩稳稳杀进全球前三，太厉害了……
阿里通义千问 Qwen3-Max 旗舰级开源模型发布！
Qwen3-Max 是“通义千问”系列中目前参数规模最大、综合能力爆强的开源基础大模型。简单来说，它就是阿里在大模型赛道上的“集大成之作”，瞄准的是顶级通用人工智能（AGI）的赛道。它的总参数量超过 1 万亿（1T）级别，非常的夸张！
现在，除了官网外，你也可以在 阿里云百炼平台、七牛云 或更多 第三方 API 平台接入，使用 ChatWise、Cherry Studio 等工具即可调用 Qwen3-Max 模型进行使用。
下面是我使用 ChatWise 调用阿里百炼的 API (有免费额度)，回复速度非常之快！配合自定义 Prompt 指令可以完成做很多日常办公需求。我个人实测下来，直观的感受就是无论是代码能力还是写作能力均非常出色！
通义千问 3 Max 分为两个版本：Qwen3-Max-Instruct（指令版本）和 Qwen3-Max-Thinking（推理增强版本 / 暂未公开发布），有点类似 DeepSeek 的 V3 和 R1。
Qwen3-Max 版本 (Instruct 和 Thinking 区别)
Qwen3-Max 是阿里「通义千问」家族迄今为止参数规模最大的基础大模型，由阿里通义团队打造，定位为 旗舰级通用 AI 模型。它其实包含两个版本：
- Qwen3-Max-Instruct：(指令版本) 主打高效交互对话、指令遵循、编程、多语言理解和智能体（Agent）任务，适合日常对话、代码生成、工具调用等场景。
- Qwen3-Max-Thinking（深度思考版本）：专攻高难度推理，比如数学证明、逻辑推演、复杂问题拆解，适合科研、竞赛、深度分析等“烧脑”任务。
这两个版本不是简单的“快与慢”之分，而是 任务导向完全不同。你可以理解为：Instruct (执行指令) 是“职场精英”，反应快、执行力强；Thinking (深度思考) 是“研究型学霸”，会花更多时间深思熟虑，解决更复杂的问题，追求极致准确。
通义千问3-Max 到底有多强大？看看实测数据：
Qwen3-Max 性能的强悍不是只靠吹的，而是实打实在多个国际基准测试中打出来的，下面看看 Max 模型的实测成绩：
✅ 编程能力：SWE-Bench Verified 得分 69.6，全球第一梯队！
这个测试可不是写个“Hello World”就算完，而是要求模型 自动修复真实 GitHub 项目中的 bug，涉及复杂代码理解、上下文推理和工程实现。69.6 分是什么水平？比肩甚至超越当前主流闭源模型，妥妥的代码界“六边形战士”。
✅ 智能体（Agent）能力：Tau2-Bench 得分 74.8，全球第一！
Tau2-Bench 专门测试模型能否像“数字员工”一样，自主调用工具、规划任务、与用户多轮交互完成目标。比如订机票、查数据、写报告一条龙。Qwen3-Max 不仅干得比 Claude Opus 4 好，还甩开 DeepSeek-V3.1 一大截，智能体能力直接拉满。
✅ 数学推理：AIME 25 & HMMT 双满分 100 分！
AIME（美国数学邀请赛）和 HMMT（哈佛-麻省理工数学竞赛）的题目，随便一道都能让高中生抓狂。而 Qwen3-Max-Thinking-Heavy 居然 全部答对！秘诀在于它 会调用代码解释器，把抽象数学问题转成可执行程序，再通过并行计算验证答案。这已经不是“会做题”，而是“会造工具做题”了。
✅ 综合文本能力：LMArena 排行榜 稳居全球前三
之前在人工盲测的 Chatbot Arena（LMArena）中，Qwen3-Max-Preview (预览版) 已经干到第三，仅次于 Gemini 2.5 和 GPT-5。而正式版据说还更强！
万亿参数 + MoE 架构 + 超稳训练
很多人会问：参数超万亿，会不会只是“堆料”？但 Qwen3-Max 的厉害之处，恰恰在于 不仅参数大，而且训练稳、效率高。
- 采用 MoE（Mixture of Experts）架构，在保证性能的同时控制推理成本。
- 训练过程 零 loss 尖刺、无需回退、不调数据分布，说明底层工程极其扎实。
- 使用 ChunkFlow 策略，支持 百万级上下文训练，长文本处理能力拉满。
- 在超大规模集群上，硬件故障导致的时间损失仅为上一代的 1/5，训练 MFU（Model FLOPs Utilization）提升 30%。
这些技术细节听起来很硬核，但翻译成人话就是：阿里不仅造出了大模型，还造得特别稳、特别高效。这背后是强大的工程能力和阿里云的基础设施支撑，不是光靠数据堆就能做到的。
怎样使用 Qwen3-Max？
🎯 适合人群 & 场景：
- 开发者：需要强大代码生成、bug 修复、API 调用能力。
- 科研人员 / 学生：处理复杂数学、逻辑推理、论文写作。
- 企业用户：构建智能客服、自动化工作流、AI Agent 应用。
- 普通用户：想体验强悍的中文大模型的对话、创作、分析能力。
🚀 如何体验？
好消息是——现在就能使用了！
- API 调用：通过七牛云、阿里云百炼平台、OpenRouter 等 API 接入，使用 ChatWise、Cherry Studio 等工具即可调用。
- 网页版体验：访问通义千问 qwen.ai 官网，直接和 Qwen3-Max-Instruct 聊天。
- Qwen3-Max-Thinking 目前还在训练中，但官方表示“即将发布”，值得蹲一波。
顺便提一嘴：Qwen3-Omni 也来了！
除了 Qwen3-Max，阿里这次还发布了 Qwen3-Omni——一个真正意义上的 多模态全能模型。它能同时处理 文本、图像、音频、视频，并且 一次生成多模态输出。比如你输入一段文字，它不仅能回复文字，还能同步生成对应的语音和视频画面，数字人、虚拟主播、教育课件 这类应用简直如虎添翼。
最后说两句：Scaling Law 还没到头！
有学者曾担心，随着数据和参数增长，大模型会撞上“天花板”。但 Qwen3-Max 的横空出世，用事实证明：只要方法对、工程强，Scaling Law 依然有效。从 0.5B 到超万亿参数，通义千问已经覆盖 300 多个模型，满足从手机端到超算中心的全场景需求。
最后：
其实不仅仅是阿里强大，DeepSeek、Kimi K2 等中国国产 AI 的实力也在不断地爆发。以前我们总追赶 ChatGPT、Claude 和 Google Gemini，现在，要别人来追我们的日子似乎越来越近了。
所以，别再问“国产大模型行不行”了。Qwen3-Max 已经把答案写在了排行榜上。现在就去阿里云百炼平台、七牛云 等更多 AI 大模型 API 平台或者通义千问官网试试吧！说不定能惊艳到你呢。
/ 关注 “异次元软件世界” 微信公众号，获取最新软件推送 /
如本文“对您有用”，欢迎随意打赏异次元，让我们坚持创作！
赞赏一杯咖啡
异次元软件世界、iPcFun.com 网站创始人。
本来名字很酷，但很无辜地被叫成小X，瞬间被萌化了。据说爱软件，爱网络，爱游戏，爱数码，爱科技，各种控，各种宅，不纠结会死星人，不折腾会死星人。此人属虚构，如有雷同，纯属被抄袭……
本文作者
如有侵权请联系:admin#unsafe.sh