OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Антропический - Клод
xAI - Grok
Глубокий поиск
Alibaba - Qwen
ByteDance - Лучшее от ByteDance
Все модели
Планы предприятия
Разработка приложений на основе искусственного интеллекта
API для перевода с помощью ИИ
Услуги SEO/ГЕ с использованием ИИ
Географически оптимизированная PR-служба
Сервис веб-скрейпинга
Лучшие инструменты ИИ
Лучшие роботы с искусственным интеллектом
Авторизоваться
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}")
Подробная информация о товаре
Обнаружить Инструкция Qwen3-MaxИнновационная модель обработки больших языковых данных (LLM) от Alibaba, официально представленная в начале 2025 года. Эта флагманская модель искусственного интеллекта может похвастаться более чем 1 триллион параметровЭто знаменует собой значительный скачок в развитии крупномасштабного искусственного интеллекта. Обученная на огромных массивах данных с использованием передовой архитектуры, Qwen3-Max Instruct демонстрирует исключительные возможности, особенно в технические, программные и математические задачиЭтот вариант, оптимизированный для конкретных инструкций, предназначен для быстрое и прямое следование инструкциямЭто устраняет необходимость в пошаговом рассуждении и обеспечивает быстрые и точные ответы.
✨ Технические характеристики: Непревзойденная мощность
- 🚀 Масштаб параметров: Более 1 триллиона параметров (масштаб триллиона)
- 💾 Тренировочные данные: 36 триллионов токенов данных для предварительного обучения
- 🧠 Архитектура модели: Трансформатор, использующий метод «смешанных экспертов» (MoE) с глобальной пакетной балансировкой нагрузки для повышения эффективности.
- 📚 Длина контекста: До 262 144 токенов (поддержка более 258 тыс. входящих + 65 тыс. исходящих токенов)
- ⚡ Эффективность обучения: Увеличение количества MFU на 30% по сравнению с моделями Qwen 2.5 Max предыдущего поколения.
- 🗣️ Поддерживаемые языки: Более 100 языков, со специальными улучшениями для смешанных китайско-английских контекстов.
- 💡 Режим вывода: Режим без размышлений, с приоритетом быстрых и прямых ответов (версия с размышлениями находится в разработке).
- 🔄 Кэширование контекста: Позволяет повторно использовать контекстные клавиши, что значительно повышает эффективность многоходовых диалогов.
📊 Показатели производительности и основные достижения: установление новых стандартов
Qwen3-Max демонстрирует производительность мирового класса, особенно выделяясь в следующих областях: программирование, математическое мышление и технические областиВнутренние тесты Alibaba и результаты рейтинговых таблиц подтверждают превосходство или эквивалентность этой модели искусственного интеллекта ведущим моделям, таким как GPT-5-Chat, Claude Opus 4 и DeepSeek V3.1, по нескольким бенчмаркам.
- 💻 Проверено SWE-Bench: 69.6 (демонстрирует уверенное решение реальных задач программирования)
- 🔬 Tau2-Bench: 74.8 (превосходит Claude Opus 4 и DeepSeek V3.1)
- ❓ SuperGPQA: 81.4 (Результаты ответов на наводящие вопросы)
- ✍️ LiveCodeBench: Отличные результаты в реальном тестовом задании.
- 🧮 AIME25 (Математическое мышление): 80.6 (превосходя многих конкурентов)
- 🏆 Арена-Хард v2: 86.1 (высокие результаты при выполнении сложных задач)
- 🏅 Рейтинг арены LM: В целом, 6-е место, превосходя многие передовые модели, за исключением лучших разговорных моделей, таких как GPT-4o.
💰 Ценообразование API: Экономически эффективное решение для крупномасштабного ИИ
- Входная цена: 1,26 доллара за миллион токенов
- Цена выпуска: 6,30 долларов за миллион токенов
💡 Ключевые примеры использования: Развитие корпоративных инноваций
- 🏢 Корпоративные приложения: Идеально подходит для технических областей, требующих обработки большого объема контекстной информации, таких как: Разработка кода, математическое моделирование и помощь в исследованиях..
- 🌍 Многоязычная поддержка: Надежные двуязычные и международные приложения с эффективная обработка смешанного китайско-английского языка.
- 📜 Огромные контекстные окна: Обеспечивает понимание чрезвычайно длинных документов и многоэтапный диалог с сохранением непрерывности.
- 🛠️ Инструмент готов к использованию: Оптимизировано для генерации с расширенными возможностями поиска и интеграции с внешними инструментами.
- 🚀 Быстрые ответы: Приоритет отдается быстрому выполнению инструкций без лишних сложностей, связанных с цепочкой рассуждений.
- 🔗 Интеграция экосистемы: Часть семейства Qwen3 от Alibaba, включающая варианты для обработки визуальной и логической информации (Qwen-VL-Max и Qwen3-Max-Thinking).
💻 Пример кода: Начало работы
импорт openai
клиент = openai. OpenAI (
base_url= "https://api.ai.cc/v1" ,
api_key= "ВАШ_API_КЛЮЧ" ,
)
chat_completion = client.chat.completions.create (
model= "alibaba/qwen3-max-instruct" ,
сообщения=[
{
"роль" : "система" ,
«content» : «Вы — полезный ИИ-помощник».
},
{
"роль" : "пользователь" ,
«Содержание» : «Объясните концепцию квантовой запутанности простыми словами».
},
],
max_tokens=500,
температура = 0,7,
)
print(chat_completion.choices[0].message.content) 🆚 Сравнение с другими ведущими моделями
против GPT-5-Чат: Qwen3-Max Instruct занимает лидирующие позиции в тесты производительности кода и возможности агентовGPT-5-Chat демонстрирует высокую производительность в сложных задачах разработки программного обеспечения. Однако GPT-5-Chat выигрывает от более зрелой экосистемы с более широкими мультимодальными функциями и более широкой коммерческой интеграцией. В частности, Qwen предлагает гораздо большее контекстное окно (~262 тыс. токенов) по сравнению с ~100 тыс. токенов у GPT-5.
против Клод Опус 4: Qwen3-Max превосходит Claude Opus 4 как по производительности агентов, так и по производительности кодирования, а также поддерживает значительно больший размер контекста. Claude преуспевает в длительных рабочих процессах агентов и в задачах, ориентированных на безопасность, что делает его сильным конкурентом в определенных областях. Обе модели близки по общей производительности, хотя Claude сохраняет преимущество в задачах консервативного редактирования кода.
против DeepSeek V3.1: Qwen3-Max превосходит DeepSeek V3.1 в ключевых тестах производительности агентов, таких как Tau2-Bench и различных задачах программирования, демонстрируя более сильные навыки рассуждения и использования инструментов. Хотя DeepSeek поддерживает многомодальные входные данные, он уступает Qwen в обработке расширенного контекста. Передовые инновации Qwen в области обучения и масштабирования подтверждают его лидерство в крупномасштабных и сложных задачах.
🔌 Интеграция API: Беспрепятственный доступ
Qwen3-Max Instruct легко доступен через API для ИИ/машинного обучения. Подробная документация прилагается. доступно здесь для разработчиков, стремящихся к бесшовной интеграции.
❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В: Какие архитектурные усовершенствования отличают возможности Qwen3-Max Instruct по выполнению инструкций?
A: Qwen3-Max Instruct использует революционную структуру настройки инструкций, сочетающую контролируемую тонкую настройку с обучением с подкреплением на основе обратной связи от человека в беспрецедентном масштабе. Ее архитектура включает многоуровневое понимание инструкций, анализируя сложные директивы с учетом тонких ограничений и условной логики. Усовершенствованные механизмы внимания динамически взвешивают компоненты инструкций, а специализированные пути рассуждений активируются в зависимости от типа инструкции, обеспечивая точное соответствие намерениям пользователя.
В: Как Qwen3-Max Instruct достигает своей прорывной производительности при обработке сложных многомодальных инструкций?
A: Модель интегрирует обработку инструкций в различных модальностях, понимая и выполняя директивы в текстовом формате, коде, математической нотации и концептуальных диаграммах посредством обучения с использованием унифицированного представления. Она использует иерархическую декомпозицию инструкций, разбивая сложные запросы на исполняемые подзадачи с отслеживанием зависимостей. Усовершенствованные алгоритмы удовлетворения ограничений гарантируют выполнение всех требований, а динамическая адаптация стиля соответствует запрашиваемым тонам и форматам.
В: Какие специализированные возможности следования инструкциям делают эту модель исключительной для корпоративных приложений?
A: Qwen3-Max Instruct предлагает возможности управления инструкциями корпоративного уровня, включая точное соблюдение стандартов бизнес-форматирования, последовательное применение рекомендаций по фирменному стилю, точное выполнение технических спецификаций и надежное соответствие нормативным требованиям. Он превосходно справляется с обработкой отраслевых инструкций с учетом предметной области, поддерживая контекстную осведомленность в длительных последовательностях и предоставляя прозрачные трассировки выполнения для проверки.
В: Как модель обрабатывает неоднозначные или противоречивые инструкции, сохраняя при этом свою полезность?
A: Архитектура включает в себя сложные механизмы разрешения инструкций, которые выявляют неоднозначности, потенциальные конфликты и недостаточно определенные элементы посредством вероятностного рассуждения и анализа контекста. При столкновении с неоднозначными инструкциями модель использует протоколы уточнения, предлагая интерпретации, сохраняя при этом гибкость. Для конфликтующих директив она реализует разрешение на основе приоритетов, используя изученные иерархии намерений пользователя, обеспечивая как точность инструкций, так и их практическую полезность.
В: Какие меры безопасности и выравнивания обеспечивают ответственное выполнение инструкций?
A: Qwen3-Max Instruct использует многоуровневую проверку безопасности, оценивая инструкции на соответствие этическим нормам и потенциальным опасностям перед выполнением. Модель включает в себя очистку инструкций для нейтрализации вредных переинтерпретаций, выполнение с сохранением ценности, соответствующее этическим ограничениям, и прозрачное обоснование решений, связанных с безопасностью. Эти меры защиты гарантируют, что модель остается полезной, безопасной и честной при выполнении сложных, открытых инструкций.
Игровая площадка для ИИ
