Este modelo está obsoleto. Continuamos medindo o desempenho apenas para a carga padrão de 10 mil tokens de entrada. Os resultados de outras cargas são históricos e não são mais atualizados.
Alibaba lançou uma versão mais recente, Qwen3.6 Max Preview. Sugerimos considerá-la como alternativa.
Análise de inteligência, desempenho e preço do Qwen3 Max Thinking
Resumo do modelo
Velocidade
Verbosidade
Qwen3 Max Thinking está acima da média em inteligência em comparação com outros modelos. O modelo aceita entrada em texto, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 256k tokens.
Qwen3 Max Thinking alcança 21 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 12).
| Raciocínio | Sim Esta página mostra a versão com raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante sem raciocínio. |
|---|---|
| Modalidade de entrada | Compatível com: texto |
| Modalidade de saída | Compatível com: texto |
| Janela de contexto | 256k ~384 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:
- Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
- Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
- Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:
- Muito pequeno: ≤4B parâmetros
- Pequeno: 4B–40B parâmetros
- Médio: 40B–150B parâmetros
- Grande: >150B parâmetros
- Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:
- <$0.15 por 1M de tokens
- $0.15–$1 por 1M de tokens
- >$1 por 1M de tokens
Velocidade
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários
Intelligence Index vs. custo por tarefa do Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Comparações do Intelligence Index
Intelligence Index vs. custo por tarefa do Intelligence Index
Custo
Custo por tarefa do Intelligence Index
Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index
Preços: acertos de cache, entrada e saída
Janela de contexto
Janela de contexto
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre o Qwen3 Max Thinking
O Qwen3 Max Thinking foi lançado em 26 de janeiro de 2026.
Alibaba criou o Qwen3 Max Thinking.
Qwen3 Max Thinking alcança 21 pontos (estimativa) no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando acima da média entre outros modelos (mediana: 12).
Sim, o Qwen3 Max Thinking é um modelo de raciocínio. Ele usa reflexão prolongada ou raciocínio em cadeia para resolver problemas complexos antes de fornecer uma resposta.
Qwen3 Max Thinking aceita entrada em texto.
Qwen3 Max Thinking permite saída em texto.
Não, o Qwen3 Max Thinking não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.
Não, o Qwen3 Max Thinking não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.
Qwen3 Max Thinking tem uma janela de contexto de 260k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.
Não, o Qwen3 Max Thinking é proprietário. Os pesos não estão disponíveis publicamente.
Qwen3 Max Thinking é um modelo proprietário, e Alibaba não divulgou o tamanho nem o número de parâmetros do modelo.
Qwen3 Max Thinking alcança 21 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.
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