Qwen3 Max Thinking
Réseau Neuronal
Qwen3 Max Thinking est le modèle de raisonnement phare d'Alibaba pour les tâches multi-étapes et l'analyse approfondie.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3 Max Thinking?
Qwen3 Max Thinking est le modèle de raisonnement phare de la gamme Qwen3 d'Alibaba, conçu pour les tâches exigeantes nécessitant une réflexion en plusieurs étapes. Grâce à une capacité accrue et un apprentissage par renforcement à grande échelle, il traite le raisonnement plus longuement et maintient la logique d'une longue chaîne plus précisément, plutôt que de donner la première formulation venue, comme le font les versions Qwen3 sans mode de réflexion. Sur BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, et le paiement s'effectue en roubles à l'usage — pour les jetons consommés, qui n'expirent pas. Dans la même fenêtre, plus de 250 réseaux de neurones vous attendent : il est facile de comparer les réponses et de passer à un autre modèle, et une API unique compatible OpenAI permet de connecter l'API Qwen3 Max Thinking à votre service sans réécrire l'intégration ; la correspondance est chiffrée, et les entreprises ont accès à un contrat, une facture et un panneau d'administration avec des limites. L'analytique Qwen3 Max Thinking aide à démêler une tâche multifactorielle et à revérifier les conclusions, le développeur à analyser une logique complexe et à trouver la cause d'une erreur, le chercheur à comparer des sources et à rassembler des arguments, le chef de produit à calculer des scénarios de solution avant le lancement.Questions fréquentes sur Qwen3 Max Thinking
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel Qwen avec raisonnement avant réponse. Adapté à l'analyse de longs documents, au travail sur le code (explication, refactoring, débogage), ainsi qu'aux tâches logiques et STEM. Accepte texte, documents et images, appelle des fonctions et renvoie du JSON structuré. Contexte : 262 144 jetons.
Limite de sortie : 65 536 jetons par réponse : suffisant pour un document volumineux, une analyse détaillée ou un gros fichier de code. Si besoin de plus, divisez la tâche et continuez dans le même dialogue — le contexte de 262 144 jetons conservera tout l'historique.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé par nos données : le modèle décompose d'abord la tâche en étapes avant de formuler une réponse. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, débogage de code et là où il faut synthétiser des conditions issues d'un long document.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée — vous pouvez le connecter à vos outils, bases de données et services. Sur BotHub, il est disponible via une API unique compatible OpenAI, donc remplacer le modèle dans votre agent ne nécessite pas de réécrire l'intégration.
Images et documents — oui, ce sont des formats d'entrée pris en charge : vous pouvez envoyer une capture d'écran d'interface, un schéma, un graphique, un contrat ou un rapport et demander d'analyser le contenu. La réception d'audio et de vidéo n'est pas indiquée dans nos données, donc pour ces fichiers, choisissez un modèle spécialisé.
Les caractéristiques du modèle ne mentionnent pas les langues, nous ne pouvons donc pas garantir la précision en français. Cela se vérifie en une minute : envoyez votre requête habituelle et comparez la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre. Accès depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement en roubles à l'usage.