11月4日，阿里通义千问团队宣布推出Qwen3-Max-Thinking的早期预览版，并邀请用户尝鲜试用。这一消息标志着阿里在大语言模型领域的又一次重要突破。
Qwen3-Max是通义千问迄今为止规模最大、能力最强的模型，总参数超过1T，预训练使用了36T tokens。模型结构沿用了Qwen3系列的模型结构设计范式，并采用了global-batch load balancing loss技术，确保了训练的稳定性和高效性。
训练稳定性与高效性
训练稳定性：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，未出现任何loss尖刺，也无需使用训练回退、改变数据分布等调整策略。
训练高效性：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，MFU相比Qwen2.5-Max-Base相对提升30%。在长序列训练场景中，通过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。
模型性能表现
Qwen3-Max-Instruct：预览版已在LMArena文本排行榜上位列第三，超越了GPT-5-Chat。正式版本在代码能力和智能体（agent）能力方面进一步提升，在涵盖知识、推理、编程、指令遵循、人类偏好对齐、智能体任务和多语言理解的全面基准测试中均达到业界领先水平。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。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。
Qwen3-Max-Thinking：推理增强版本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。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，该版本仍在持续训练中，但已展现出非凡潜力。
试用与接入方式
用户可以通过以下两种方式试用Qwen3-Max系列模型：
Qwen Chat：直接访问Qwen Chat官网（chat.qwen.ai），与强大的Qwen3-Max-Instruct模型对话，体验其卓越能力。
阿里云API：注册阿里云账号，开通Model Studio服务，获取专属APIKey后，即可调用Qwen3-Max系列模型的API。由于Qwen系列API完全兼容OpenAI API格式，用户可直接沿用OpenAI调用方式。
阿里通义千问团队表示，将继续全力推进Qwen3-Max-Thinking的训练工作，期待尽快向公众正式发布这一版本，为用户带来更加卓越的模型体验。
