DoNews9月24日消息，繼 Qwen3-2507 系列發(fā)布之后，阿里云今天宣布推出 Qwen3-Max —— 通義團隊迄今為止規(guī)模最大、能力最強的語言模型。
Qwen3-Max-Instruct 正式版在代碼能力和智能體能力方面進一步提升，在涵蓋知識、推理、編程、指令遵循、人類偏好對齊、智能體任務(wù)和多語言理解的全面基準測試中均達到業(yè)界領(lǐng)先水平。
通義團隊表示，仍在訓(xùn)練中的 Qwen3-Max-Thinking 已展現(xiàn)出非凡潛力，預(yù)計在不久的將來向公眾正式發(fā)布這一版本。據(jù)介紹，在結(jié)合工具使用并增加測試時計算資源的情況下，該“思考”版本已在 AIME 25、HMMT 等高難度推理基準測試中取得 100% 的準確率。
據(jù)阿里介紹，Qwen3-Max 模型總參數(shù)超過 1T，預(yù)訓(xùn)練使用了 36T tokens。模型結(jié)構(gòu)沿用了 Qwen3 系列的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計范式，使用了 global-batch load balancing loss。
訓(xùn)練穩(wěn)定性：得益于 Qwen3 的 MoE 模型結(jié)構(gòu)設(shè)計，Qwen3-Max 的預(yù)訓(xùn)練 loss 穩(wěn)定平滑。訓(xùn)練過程一氣呵成，沒有任何 loss 尖刺，也沒有使用訓(xùn)練回退、改變數(shù)據(jù)分布等調(diào)整策略。
訓(xùn)練高效性：在 PAI-FlashMoE 的高效多級流水并行策略優(yōu)化下，Qwen3-Max-Base 訓(xùn)練效率顯著提升，其 MFU 相比 Qwen2.5-Max-Base 相對提升 30%。
在長序列訓(xùn)練場景中，進一步使用 ChunkFlow 策略獲得了相比序列并行方案提升 3 倍的吞吐收益，支持 Qwen3-Max 1M 長上下文的訓(xùn)練。同時，通過 SanityCheck、EasyCheckpoint、調(diào)度鏈路優(yōu)化等多種手段，Qwen3-Max 在超大規(guī)模集群上因硬件故障造成的時間損失下降為 Qwen2.5-Max 的五分之一。
據(jù)介紹，Qwen3-Max-Instruct 的預(yù)覽版已在 LMArena 文本排行榜上穩(wěn)居全球前三（超越 GPT-5-Chat）。正式發(fā)布版本進一步提升了其能力，尤其在代碼生成與智能體表現(xiàn)方面表現(xiàn)卓越。
在專注于解決現(xiàn)實編程挑戰(zhàn)的基準測試 SWE-Bench Verified 上，Qwen3-Max-Instruct 取得了高達 69.6 分的優(yōu)異成績，穩(wěn)居全球頂尖模型之列。
此外，在評估智能體工具調(diào)用能力的嚴苛基準 Tau2-Bench 上，Qwen3-Max-Instruct 更是實現(xiàn)了突破性表現(xiàn)，以 74.8 分超越 Claude Opus 4 與 DeepSeek-V3.1。
Qwen3-Max 的推理增強版本 —— Qwen3-Max-Thinking，通過集成代碼解釋器并運用并行測試時計算技術(shù)，展現(xiàn)了前所未有的推理能力，尤其在極具挑戰(zhàn)性的數(shù)學(xué)推理基準測試 AIME 25 和 HMMT 上，均取得了滿分。
