qwen3-max vs qwen3-max-thinking

qwen3-max и qwen3-max-thinking: ключевые отличия

QWEN предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По стоимости модели практически идентичны. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — qwen3-max-thinking принимает до 262 144 токенов.

qwen3-max — qwen3-max от QWEN — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.

qwen3-max-thinking — qwen3-max-thinking от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-max: Reasoning, Structured Output.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 9 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость qwen3-max и qwen3-max-thinking в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: Обе модели стоят одинаково по сумме входных и выходных токенов.

Контекст qwen3-max vs qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking принимает до 262 144 токенов — это в 1.0x больше, чем 256 000 у qwen3-max. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: qwen3-max генерирует до 32 768 токенов за запрос, qwen3-max-thinking — до 32 768. qwen3-max-thinking может генерировать более длинные ответы.

Модальности qwen3-max и qwen3-max-thinking

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности qwen3-max и qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking предлагает возможности, недоступные в qwen3-max: Reasoning, Structured Output. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры qwen3-max и qwen3-max-thinking в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: qwen3-max или qwen3-max-thinking?

По нашей оценке (0:2), qwen3-max-thinking лидирует. Однако qwen3-max может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Обе модели стоят одинаково — выбирайте по функционалу.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-max-thinking — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3-max-thinking с поддержкой reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать qwen3-max

qwen3-max от QWEN — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Когда использовать qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 256 000 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение qwen3-max и qwen3-max-thinking

Обе модели QWEN доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между qwen3-max и qwen3-max-thinking — замена одной строки в коде.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "qwen3-max" или "qwen3-max-thinking"
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между qwen3-max и qwen3-max-thinking — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: qwen3-max vs qwen3-max-thinking (0:2)

qwen3-max-thinking выигрывает со счётом 2:0. Для длинных документов выбирайте qwen3-max-thinking с контекстом 262 144. qwen3-max-thinking выделяется поддержкой Reasoning, Structured Output.