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用了下 api太慢了国内网络环境下比gemini还慢。

阿里巴巴正式推出其迄今为止规模最大、能力最强的模型Qwen3-Max

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square;\"><li><p><strong>训练稳定性：</strong>得益于Qwen3的MoE模型结构设计，Qwen3-Max的预训练loss稳定平滑。训练过程一气呵成，没有任何loss尖刺，也没有使用训练回退、改变数据分布等调整策略。</p></li><li><p><strong>训练高效性：</strong>在PAI-FlashMoE的高效多级流水并行策略优化下，Qwen3-Max-Base训练效率显著提升，其MFU相比Qwen2.5-Max-Base相对提升30%。在长序列训练场景中，我们进一步使用ChunkFlow策略获得了相比序列并行方案提升3倍的吞吐收益，支持Qwen3-Max 1M长上下文的训练。同时，通过SanityCheck、EasyCheckpoint、调度链路优化等多种手段，Qwen3-Max在超大规模集群上因硬件故障造成的时间损失下降为Qwen2.5-Max的五分之一。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Qwen3-Max-Instruct</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Qwen3-Max-Instruct的预览版已在 LMArena 文本排行榜上稳居全球前三。正式发布版本进一步提升了其能力，尤其在代码生成与智能体表现方面表现卓越。在专注于解决现实编程挑战的基准测试 SWE-Bench Verified 上，Qwen3-Max-Instruct 取得了高达69.6分的优异成绩，稳居全球顶尖模型之列。此外，在评估智能体工具调用能力的严苛基准 Tau2-Bench 上，Qwen3-Max-Instruct 更是实现了突破性表现，以74.8分超越 Claude Opus 4与 DeepSeek-V3.1。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b7107a4ebd3aaf887d34cb3c3f82c396\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"637\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img 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Verified 上，Qwen3-Max-Instruct 取得了高达69.6分的优异成绩，稳居全球顶尖模型之列。此外，在评估智能体工具调用能力的严苛基准 Tau2-Bench 上，Qwen3-Max-Instruct 更是实现了突破性表现，以74.8分超越 Claude Opus 4与 DeepSeek-V3.1。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b7107a4ebd3aaf887d34cb3c3f82c396\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"637\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/79019d90d26ce62fb88fb29358d21fcf\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"665\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Qwen3-Max-Thinking（Heavy）</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Qwen3-Max 的推理增强版本—— Qwen3-Max-Thinking，通过集成代码解释器并运用并行测试时计算技术，展现了前所未有的推理能力，尤其在极具挑战性的数学推理基准测试 AIME 25 和 HMMT 上，均取得了满分。目前，我们正在全力推进 Qwen3-Max-Thinking 的训练，期待尽快能让用户体验。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4cf4c8b48ef3ee2cfa0c82e494bfb396\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>使用Qwen3-Max进行开发</strong></p><p style=\"text-align: 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