Qwen3-Max
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Alibaba
- Organisatietype
- Industry
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 5 September 2025
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Quantitative reasoning, Retrieval-augmented generation, Translation
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 1T
- Training gegevens
- 36,000,000,000,000 tokens
MoE architecture
"was pretrained on 36 trillion tokens"
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 1.5 × 10²⁵ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
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
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- API access
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- Discretionary
- Record vertrouwen
- Speculative
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Introducing Qwen3-Max-Preview (Instruct) — our biggest model yet, with over 1 trillion parameters!
- Laatst bijgewerkt
- 18 December 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
Qwen3-Max werd gepubliceerd door Alibaba, in het land geregistreerd als China, tijdens September 2025. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Quantitative reasoning, Retrieval-augmented generation, Translation.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Training en herkomst
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 1.5 × 10²⁵ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Training verbruikte een corpus van ongeveer 36,000,000,000,000 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: discretionary.
Antwoorden
Qwen3-Max — veelgestelde vragen
Qwen3-Max— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Alibaba, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.
Qwen3-Max— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in September 2025.
Qwen3-Max— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Quantitative reasoning, Retrieval-augmented generation, Translation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
Qwen3-Max— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.5 × 10²⁵ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
Qwen3-Max— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Qwen3-Max— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Qwen3-Max— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1T. MoE architecture. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.