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智工具作者 陈骏达编辑 云鹏

没等来GPT-5.3、Gemini 3.5 ，这周的大模子宣布潮先被阿里“抢跑”了！

智工具1月27日报道 ，昨晚 ，阿里巴巴推出了Qwen3-Max-Thinking ，这是阿里千问系列现在能力最强的旗舰级推理模子 ，在19项权威基准测试中 ，Qwen3-Max-Thinking跟GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5和Gemini 3 Pro等顶尖模子打得有来有回 ，搭配测试时扩展（TTS）能力后 ，能在不少基准测试上抵达SOTA。

▲Qwen3-Max-Thinking基准测试效果

Qwen3-Max-Thinking新在哪儿 ？首先 ，它具备自顺应工具挪用能力 ，可按需挪用搜索引擎和代码诠释器 ，省去了用户手动选择工具的贫困；蛐硎浅鲇诙阅Ｗ庸ぞ吲灿媚芰Φ淖孕 ，千问直接把对话框的搜索标识删除了。

这一模子还融入了阿里自己的测试时扩展思绪。差别于行业里常见的“堆并行推理路径”的做法 ，Qwen3-Max-Thinking并没有一味增添并行分支 ，而是将有限的盘算资源集中投入到更“智慧”的推理历程自己 ，让模子推理更准、更省、更会“反思”。

着实 ，早在去年9月 ，阿里便曾上线Qwen3-Max的Preview版本 ，相较Preview版本 ，正式版实现了思索和非思索模式的有用融合。Qwen3-Max的上下文窗口为256k ，参数目暂未宣布 ，但应该与预览版相仿 ，也就是凌驾1万亿个参数。

Qwen3-Max-Thinking不是开源模子。现在 ，它已经上线Qwen Chat ，在这里可以体验到模子的自顺应工具挪用功效。同时 ，Qwen3-Max-Thinking的API也开放了 ，价钱为2.5元/百万输入tokens、10元/百万输出tokens ，照旧较量有性价比的。

▲Qwen3-Max-Thinking API挪用界面

值得一提的是 ，阿里还在统一天开源了Qwen3-TTS全系列语音合成模子 ，支持音色克隆、音色创立、拟人化语音天生 ，以及基于自然语言形貌的语音控制。

体验链接：https://chat.qwen.ai/

API挪用平台：https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3-max-2026-01-23

一、实测自顺应搜索体现能力优于ChatGPT ，搜索与代码诠释器可连系使用

Qwen3-Max-Thinking上线后 ，智工具第一时间举行了体验。

我们首先来看看Qwen3-Max-Thinking的自顺应工具挪用能力。这是通过专门的训练流程作育出来的能力：在完成起源的工具使用微调后 ，模子在多样化使命上使用基于规则和模子的反响举行了进一步训练。

着实自顺应举行搜索的能力已经较量常见了。无论是DeepSeek、ChatGPT ，都可以在一些显着涉及即时信息的盘问中自动搜索。Qwen3-Max-Thinking也一样 ，好比 ，当问及今天的天气时 ，它便会自动搜索 ，给出准确回覆。

关于一些并没有显着时效性提醒的内容 ，Qwen3-Max-Thinking也可以自主挪用搜索。好比 ，我们向它提问“Clawdbot是啥” ，模子先思索了一会儿发明没有相关知识 ，然后就最先搜索 ，并给出完整先容。

这点ChatGPT里的模子就做得不太好 ，它以为自己的知识库里没有的工具就是错的 ，没有举行搜索和核验。

好比 ，当我们让Qwen3-Max-Thinking“模拟投掷一枚匀称硬币1000次 ，统计正面朝上的次数 ，并验证大数定律”时 ，它便开启了代码诠释器 ，写了60多行Python ，完成了我的使命。它用Python天生的图标内容是准确的 ，就是画风较量质朴。

紧接着 ，我们实验让Qwen3-Max-Thinking连系搜索与代码诠释器两大工具来完成使命。

在下方使命中 ，Qwen3-Max-Thinking需要盘问英伟达、AMD 2026年以来的股价变换 ，然后天生一张图表。检查思索历程和代码后 ，可以发明Qwen3-Max-Thinking虽然举行了搜索 ，但搜索方法有些“东一榔头西一棒槌” ，找了许多差别的泉源 ，也没能找到所有日期的股价情形。

不过 ，最终Qwen3-Max-Thinking天生的图标照旧知足了视察股价趋势的基本需求 ，其剖析效果则连系了市场剖析和财报等信息 ，相对周全。

二、使用高效新型推理方法 ，编程审美比预览版更好

在推理时 ，阿里为Qwen3-Max-Thinking接纳了一种履历累积式、多轮迭代的测试时扩展战略。

差别于简朴增添并行推理路径数目（这往往导致冗余推理） ，Qwen3-Max-Thinking限制了路径数目 ，并将节约的盘算资源用于由“履历提取”机制指导的迭代式自我反思。

这一机制会从已往的推理轮次中提炼要害信息 ，让模子阻止重复推导已知结论 ，聚焦于未解决的不确定性。相比直接引用原始推理轨迹 ，该机制实现了更高的上下文使用效率 ，在相同上下文窗口内能更充分地融合历史信息。

在大致相同的token消耗下 ，该要领一连优于标准的并行采样与聚合要领 ，这让模子在GPQA、HLE、LiveCodeBench v6等种种需要推理能力的基准测试中获得2-4分的性能提升。

我们实验让Qwen3-Max-Thinking做了一个实力与速率种群模拟器 ，这是我们之前测试Qwen3-Max-Preview时的同款考题。

提醒词：有两个种群 ，种群a注重实力的生长 ，种群b注重速率的生长 ，请模拟一下两个种群之间的相互作用并给出说明。

可以发明 ，发送相同的提醒词后 ，Qwen3-Max-Thinking更喜欢使用代码诠释器绘图表来解决问题 ，而不是像Preview版本那样天生一个网页。

当我们明确要求天生一个网页来模拟后 ，Qwen3-Max-Thinking交付了如下效果 ，与Qwen3-Max-Preview相比 ，其一次性天生的效果更富厚 ，UI审美也有前进。不过这可能是由于在上下文中 ，它已经对这个话题做了较量充分的探索。

Qwen3-Max-Thinking天生效果：

Qwen3-Max-Preview天生效果：

X平台上 ，也有网友已经实验了Qwen3-Max-Thinking的推理能力。不过 ，需要注重的是 ，Qwen3-Max现在已经隐藏了完整的头脑链路径 ，转而提供头脑链总结 ，有些网友对此体现不接受。

AI博主Max for AI分享 ，Qwen3–Max-Thinking能够依附推理能力绕开用户设下的逻辑陷阱 ，准确剖析两大开源模子家族的下载量趋势 ，没有编造不保存的数据。

▲Qwen3–Max-Thinking绕开逻辑陷阱（图源：Max for AI@X）

结语：中国大模子继续探索高效推理路径

在今年1月的一次果真演讲中 ，阿里千问大模子认真人林俊旸透露 ，在海内 ，AI研究很大的制约因素仍是算力 ，阿里的大模子交付事情就已经占有很大一部分算力 ，留给科研的算力着实并没有想象中那么富厚。

林俊旸的表述恰恰与Qwen3–Max-Thinking的升级偏向相同 ，通过种种手艺和工程优化 ，Qwen3–Max-Thinking能以更高的token效率交付效果 ，某种水平上降低了对算力的需求。

在未来 ，这种“效率优先、精耕细算”的模式可能会继续作为中国大模子在资源约束条件下实现可一连立异的一条主线。

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