Qwen3-Max

Pesi chiusi Alibaba 1T parametri September 2025

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
Alibaba
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
China
Pubblicato
5 September 2025

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Language
Compito
Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Quantitative reasoning, Retrieval-augmented generation, Translation

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri
1T

MoE architecture

Dati di addestramento
36,000,000,000,000 tokens

"was pretrained on 36 trillion tokens"

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento
1.5 × 10²⁵ FLOP

6ND with: 36T tokens is taken from the qwen3 technical report 70B active params is based on it having >1T params, and the architectures of Qwen3-235B-A22B and Qwen3-Coder-480B-A35B

Come è stato stabilito
Operation counting

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi
Closed — provider access only
Accesso al modello
API access
Codice di addestramento
Unreleased

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP
Yes
Perché è monitorato
Discretionary
Record fiducia
Speculative

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Introducing Qwen3-Max-Preview (Instruct) — our biggest model yet, with over 1 trillion parameters!
Ultimo aggiornamento
18 December 2025

Cosa significano i numeri

Cosa è questo modello

Qwen3-Max è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante September 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Quantitative reasoning, Retrieval-augmented generation, Translation.

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Addestramento e provenienza

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.5 × 10²⁵ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 36,000,000,000,000 token di testo

È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: discretionary.

Risposte

Qwen3-Max — domande comuni

01

Qwen3-Max— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.

02

Qwen3-Max— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 2025.

03

Qwen3-Max— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Quantitative reasoning, Retrieval-augmented generation, Translation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

04

Qwen3-Max— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.5 × 10²⁵ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

05

Qwen3-Max— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

06

Qwen3-Max— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

07

Qwen3-Max— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 1T. MoE architecture. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 18 December 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.