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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'alibaba/qwen3-max-instruct',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="alibaba/qwen3-max-instruct",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Détails du produit
Découvrir Instructions Qwen3-Max, le modèle de langage à grande échelle (LLM) révolutionnaire d'Alibaba, officiellement dévoilé début 2025. Ce modèle d'IA phare se targue de plus de 1 billion de paramètresQwen3-Max Instruct représente une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle à grande échelle. Entraîné sur des ensembles de données massifs grâce à une architecture avancée, il démontre des capacités exceptionnelles, notamment en tâches techniques, de codage et mathématiquesCette variante optimisée pour les instructions est spécifiquement conçue pour instructions rapides et directes, éliminant ainsi le besoin d'un raisonnement étape par étape et permettant d'obtenir des réponses rapides et précises.
✨ Spécifications techniques : Puissance inégalée
- 🚀 Échelle des paramètres : Plus d'un billion de paramètres (échelle du billion)
- 💾 Données d'entraînement : 36 billions de jetons de données de pré-entraînement
- 🧠 Architecture du modèle : Transformateur Mixture of Experts (MoE) avec équilibrage de charge global par lots pour une efficacité accrue
- 📚 Longueur du contexte : Jusqu'à 262 144 jetons (prenant en charge plus de 258 000 jetons d'entrée et 65 000 jetons de sortie)
- ⚡ Efficacité de l'entraînement : Amélioration de 30 % de l'unité de mesure de puissance (MFU) par rapport aux modèles Qwen 2.5 Max de la génération précédente.
- 🗣️ Langues prises en charge : Plus de 100 langues, avec des améliorations spécifiques pour les contextes mixtes chinois-anglais.
- 💡 Mode d'inférence : Mode sans réflexion, privilégiant les réponses rapides et directes (Version avec réflexion en cours de développement)
- 🔄 Mise en cache du contexte : Permet la réutilisation des touches de contexte pour améliorer significativement les performances des conversations à plusieurs tours.
📊 Performances et points saillants : Établir de nouvelles normes
Qwen3-Max atteint des performances de classe mondiale, excellant notamment dans code, raisonnement mathématique et domaines techniquesLes tests internes d'Alibaba et les résultats des classements confirment sa supériorité ou son équivalence avec des modèles d'IA de haut niveau tels que GPT-5-Chat, Claude Opus 4 et DeepSeek V3.1 sur de multiples benchmarks.
- 💻 Vérifié par SWE-Bench : 69,6 (démontre une solide capacité à résoudre des problèmes de programmation concrets)
- 🔬 Banc Tau2 : 74,8 (surpasse Claude Opus 4 et DeepSeek V3.1)
- ❓ SuperGPQA : 81,4 (performance en matière de réponse aux questions principales)
- ✍️ LiveCodeBench : Excellents résultats au défi du code réel
- 🧮 AIME25 (Raisonnement mathématique) : 80,6 (surpassant de nombreux concurrents)
- 🏆 Arène-Difficile v2 : 86.1 (excellente performance dans les tâches difficiles)
- 🏅 Classement LM Arena : Sixième au classement général, surpassant de nombreux modèles de pointe à l'exception des meilleurs modèles conversationnels comme GPT-4o
💰 Tarification de l'API : IA à grande échelle rentable
- Prix d'entrée : 1,26 $ par million de jetons
- Prix de production : 6,30 $ par million de jetons
💡 Principaux cas d'utilisation : Stimuler l'innovation en entreprise
- 🏢 Applications d'entreprise : Idéal pour les domaines techniques nécessitant un traitement contextuel important, tels que génération de code, modélisation mathématique et assistance à la recherche.
- 🌍 Assistance multilingue : Des applications bilingues et internationales robustes avec forte gestion mixte chinois-anglais.
- 📜 Fenêtres de contexte immenses : Permet la compréhension de documents extrêmement longs et un dialogue à plusieurs tours avec persistance.
- 🛠️ Outil prêt à l'emploi : Optimisé pour la génération augmentée par la récupération et l'intégration avec des outils externes.
- 🚀 Réponses rapides : Privilégie l'exécution rapide des instructions sans surcharge liée à la chaîne de raisonnement.
- 🔗 Intégration à l'écosystème : Faisant partie de la famille Qwen3 d'Alibaba, incluant des variantes de vision et de raisonnement (Qwen-VL-Max et Qwen3-Max-Thinking).
💻 Exemple de code : Premiers pas
importer openai
client = openai. OpenAI (
base_url= "https://api.ai.cc/v1" ,
clé_API = "VOTRE_CLÉ_API" ,
)
chat_completion = client.chat.completions.create (
modèle= "alibaba/qwen3-max-instruct" ,
messages=[
{
"rôle" : "système" ,
"content" : "Vous êtes un assistant IA utile." ,
},
{
"rôle" : "utilisateur" ,
"Contenu" : "Expliquez le concept d'intrication quantique en termes simples."
},
],
max_tokens=500,
température=0,7,
)
print(chat_completion.choices[0].message.content) 🆚 Comparaison avec d'autres modèles leaders
contre GPT-5-Chat: Qwen3-Max Instruct prend la tête dans benchmarks de codage et capacités des agentsQwen présente d'excellentes performances sur des tâches complexes d'ingénierie logicielle. GPT-5-Chat, quant à lui, bénéficie d'un écosystème plus mature, de fonctionnalités multimodales plus étendues et d'une plus grande intégration commerciale. Notamment, Qwen offre une fenêtre de contexte beaucoup plus large (environ 262 000 jetons) que les quelque 100 000 jetons de GPT-5.
contre Claude Opus 4: Qwen3-Max surpasse Claude Opus 4 en termes de performances des agents et du code, tout en prenant en charge une taille de contexte nettement supérieure. Claude excelle dans les flux de travail d'agents de longue durée et les comportements axés sur la sécurité, ce qui en fait un concurrent de taille dans certains domaines. Les deux modèles offrent des performances globales très proches, bien que Claude conserve un léger avantage pour les tâches d'édition de code conservatrices.
contre DeepSeek V3.1: Qwen3-Max surpasse DeepSeek V3.1 sur des benchmarks clés d'agents comme Tau2-Bench et divers défis de programmation, démontrant ainsi de meilleures capacités de raisonnement et d'utilisation des outils. Bien que DeepSeek prenne en charge les entrées multimodales, il est moins performant que Qwen en matière de traitement de contexte étendu. Les innovations de Qwen en matière d'entraînement et de mise à l'échelle confirment son leadership dans les tâches complexes et à grande échelle.
🔌 Intégration API : Accès transparent
Qwen3-Max Instruct est facilement accessible via l'API IA/ML. Une documentation complète est disponible. disponible ici pour les développeurs recherchant une intégration transparente.
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q : Quelles avancées architecturales distinguent les capacités de suivi d'instructions de Qwen3-Max Instruct ?
A: Qwen3-Max Instruct utilise un cadre révolutionnaire d'optimisation des instructions, combinant un réglage fin supervisé et un apprentissage par renforcement à partir des retours humains à une échelle sans précédent. Son architecture offre une compréhension multigranulaire des instructions, analysant des directives complexes avec des contraintes nuancées et une logique conditionnelle. Des mécanismes d'attention avancés pondèrent dynamiquement les composants des instructions, tandis que des voies de raisonnement spécialisées s'activent en fonction du type d'instruction, garantissant ainsi une parfaite adéquation à l'intention de l'utilisateur.
Q : Comment Qwen3-Max Instruct parvient-il à de telles performances exceptionnelles sur des instructions complexes et multimodales ?
A : Le modèle intègre le traitement multimodal des instructions, la compréhension et l'exécution des directives à travers le texte, le code, la notation mathématique et les diagrammes conceptuels grâce à un apprentissage de représentation unifié. Il utilise une décomposition hiérarchique des instructions, décomposant les requêtes complexes en sous-tâches exécutables avec suivi des dépendances. Des algorithmes avancés de satisfaction de contraintes garantissent le respect de toutes les exigences, tandis qu'une adaptation dynamique du style s'accorde aux tonalités et formats demandés.
Q : Quelles sont les capacités spécialisées de suivi des instructions qui rendent ce modèle exceptionnel pour les applications d'entreprise ?
A: Qwen3-Max Instruct offre des fonctionnalités d'instructions de niveau entreprise, notamment le respect rigoureux des normes de formatage métier, l'application cohérente des chartes graphiques, l'exécution précise des spécifications techniques et la conformité fiable aux exigences réglementaires. Il excelle dans le traitement des instructions sectorielles grâce à une interprétation adaptée au domaine, au maintien du contexte sur des séquences étendues et à la fourniture de traces d'exécution transparentes pour la vérification.
Q : Comment le modèle gère-t-il les instructions ambiguës ou contradictoires tout en conservant son utilité ?
A : L'architecture intègre des mécanismes sophistiqués de résolution d'instructions qui identifient les ambiguïtés, les conflits potentiels et les éléments insuffisamment spécifiés grâce à un raisonnement probabiliste et une analyse contextuelle. Face à des instructions ambiguës, le modèle utilise des protocoles de clarification, suggérant des interprétations tout en préservant la flexibilité. En cas de directives conflictuelles, il met en œuvre une résolution par priorité s'appuyant sur des hiérarchies apprises de l'intention de l'utilisateur, garantissant ainsi la fidélité des instructions et leur utilité pratique.
Q : Quelles sont les caractéristiques de sécurité et d'alignement qui garantissent une exécution responsable des instructions ?
A: Qwen3-Max Instruct intègre une vérification de sécurité multicouche, évaluant les instructions au regard des principes éthiques et des risques potentiels avant leur exécution. Le modèle propose une validation des instructions afin de neutraliser les réinterprétations nuisibles, une exécution respectueuse des valeurs et des contraintes éthiques, ainsi qu'une justification transparente des décisions relatives à la sécurité. Ces mécanismes de protection garantissent que le modèle reste utile, inoffensif et intègre lors de l'exécution d'instructions complexes et ouvertes.
Terrain de jeu de l'IA
